Miten koneoppiminen toimii?

Tällä aikakaudella koneoppiminen on tärkeää. LKoneoppiminen auttaa liiketoiminnan johtamisessa ja asiakkaiden käyttäytymisen ymmärtämisessä. Se auttaa myös uusien tuotteiden kehittämisessä. Koneoppiminen (ML) on yksi tärkeimmistä tekoälytekniikoista.

Se koostuu algoritmin koulutuksesta tunnistamaan toistuvia kuvioita oppimispohjassa. Tämän koulutuksen tuloksena syntyy tietokonemalli, joka on suunniteltu ennustamaan (tunnistamaan äänen, kuvan jne.) tai automatisoimaan tehtäviä (vastaamaan kysymykseen, automatisoimaan ajoneuvon ajamista jne.).

Kaikki suuret yritykset ovat siirtymässä koneoppimiseen. Yritykset, kuten Amazon, Facebook ja Google, asettavat koneoppimisen etusijalle. Katsotaan kuinka koneoppiminen toimii.

Mitä on koneoppiminen?

Määritelmiä on monia, mutta annan ne sinulle yksinkertaisin sanoin. Koneoppiminen on tekoälyn muoto. Tekoäly opettaa tietokoneita oppimaan menneistä kokemuksista, kuten ihminen tekee.

Tämän prosessin avulla tietokone voi parantaa itseään tunnistamalla mallinsa ja tutkimalla tietoja. Se vaatii kuitenkin vain vähän ihmisen osallistumista johonkin koodaukseen.

Alkuvaiheessa oli paljon kokeiluja. Tiedosta ja oppimisesta ja siitä, kuinka tietokone tunnistaa ne kaikki, oli muutamia teorioita.

Mutta nykymaailmassa koneoppiminen on tulossa monimutkaisemmaksi. Mutta sinun on myös tiedettävä nämä peruskokemukset.

Cmiten koneoppiminen toimii?

Koneoppiminen on ollut olemassa jo pitkään. Algoritmi kuitenkin monimutkaistuu päivä päivältä. Viimeaikainen kehitys on ollut näiden tietojen nopeampi ja tehokkaampi soveltaminen.

Hakemukset ovat vaikeita. Valmistunut, joka osaa tehdä kaikki nämä asiat hienostuneella tavalla, on askeleen edellä muita ohjelmoijia. Suuret yritykset tarvitsevat näitä ohjelmoijia pysyäkseen kilpailijoidensa edellä.

Ei ole olemassa tehtävää, jota ei voitaisi suorittaa koneoppimisella. Koneoppimisen avulla voidaan muodostaa tiettyjä malleja. Ja tulevaisuudessa se toimii automaattisesti minimaalisella vuorovaikutuksella.

Koneoppimisen tulon jälkeen yritykset muuttavat prosessejaan, jotka ovat aiemmin olleet ihmisten johtamia. On olemassa muutamia esimerkkejä.

• Osallistu asiakaspuheluihin
• Ansioluettelon tarkistus
• Kuvantunnistus
• Puheentunnistus
• Lääketieteellinen diagnoosi
• Tilastollinen arbitraasi
• Ennakoiva analyysi
• Poisto.

Koneoppimisessa käytetään kahta tekniikkaa

Koneoppimisessa käytetään kahta päätekniikkaa. Ne ovat seuraavat.

Ohjattu oppiminen -

Tässä tekniikassa tekoäly kerää aiemmat tiedot. Se auttaa myös keräämään ja tuottamaan koneoppimisen käyttöönoton tuloksia. Yksinkertaisesti sanottuna ohjattu oppiminen on tapa, jolla me ihmiset opimme asioita.

Teemme jotain väärin ja teemme oikein sen oppimisen ja analysoinnin jälkeen. Samalla tavalla tietokone oppii erilaisia ​​asioita.

Me ihmiset toimitamme erilaisia ​​tietoja tietokoneille. Sitä me kutsumme harjoitussetti.

Ohjaamaton oppiminen -

Tämä tekniikka auttaa löytämään tuntemattomia datakuvioita ja auttaa sitten löytämään virheitä. Algoritmi yrittää yleensä ymmärtää luontaista rakennetta leimaamattomilla esimerkeillä. Valvomattomassa koneoppimisessa on kaksi eri tehtävää.

Ryhmittely

Tässä oppimisessa ihmiset yrittävät ensin kerätä datapisteitä. Muuta ne sitten klustereiksi. Ja lopuksi se yrittää tehdä niistä samankaltaisia ​​​​toistensa kanssa, mutta erilaisia ​​​​kuin muista klustereista. Se on hyödyllinen markkinoiden segmentoinnissa.

Koon pienennys

Tämä malli on tehokkaampi koulutuksessa. Tämä tekniikka mahdollistaa samanlaisten attribuuttien ryhmittelyn paremman kokemuksen ja tulkinnan saamiseksi.

Koneoppimisen käyttö

Koneoppimisen sovelluksia on nykyään tuhat. Koneoppiminen tekee kaiken tiedon syötöstä monimutkaisiin riskinarviointeihin. Maailma on menossa kohti automatisoituja asioita. Esimerkiksi, rakastamme autopilotteja autoissa.

On niin monia asiakaspalvelu- ja asiakaspalvelutoimintoja, että kone

Oppisopimuskoulutus auttaa hallitsemaan ja luomaan hyvän urapolun.

Googlen ja Amazonin äänentunnistus on myös koneoppimisen sovellus. On olemassa suuri määrä sisäisiä sovelluksia, joiden avulla organisaatio voi tehostaa prosessejaan, mikä auttaa myös vähentämään manuaalista työmäärää.

Yksi koneoppimisen hyödyllisimmistä asioista on virheiden etsiminen. Joskus monimutkaisia ​​kuvioita tai analyyseja tarkasteltaessa ihmissilmä ei havaitse virheitä, mutta tietokone voi havaita ne.

Koneoppiminen mahdollistaa myös täydellisen palvelun laadun, tehokkaiden palvelujen ja innovatiivisten tuotteiden tarjoamisen. Se vapauttaa ihmistyöntekijät tähän. Nämä tekniikat ovat luonnollinen kielenkäsittely, syväoppiminen, tietokonenäkö ja koneoppiminen.

Ihminen voi olla hyvä järjestämään laskentataulukoita tai tunnistamaan kuvioita. Mutta se ei voi analysoida ja tutkia suuria tietojoukkoja.

Tekoälyalgoritmi voi tunnistaa ja tutkia isodataa ja analysoida sitä nopeasti. Ilman koneoppimista, Tämä ei ole mahdollista.

Mitä eroa on koneoppimisen ja tekoälyn välillä?

Tekoäly pyrkii simuloimaan ihmismieltä. Sieltä koneoppiminen on vain yksi työkalu tämän tavoitteen saavuttamiseksi.

Sen avulla kone voi niellä esimerkkejä saavutettavien tavoitteiden mukaisesti, esimerkiksi kuvia tai videoita tunnistaakseen jalankulkijoiden ylityksen autonomisen auton tapauksessa.

Mutta tällä tekniikalla on rajansa. Se ei salli monimutkaista päättelyä. Siksi on välttämätöntä yhdistää se muihin menetelmiin siirtyäksesi kohti nimen arvoista tekoälyä.

Neuraaliverkot ovat varmasti erittäin tehokkaita oppimisen kannalta, mutta ne eivät kuitenkaan ole luotettavia täydentäviä ja voivat joissakin tapauksissa johtaa puolueellisiin tai epäloogisiin tuloksiin (esimerkiksi: itseajava auto ajaa kiertoliittymää väärään suuntaan).

Tästä johtuu kiinnostus yhdistää syväoppiminen muihin menetelmiin, symbolinen tekoäly esimerkiksi ennalta määritettyihin liiketoimintasääntöihin perustuvaan, esimerkkimme valtatiekoodiin, joka ruiskutetaan verkkoon sen päättelyn tarkentamiseksi.

Paras ohjelmointikieli koneoppimiseen

Tehokkaimpia koneoppimisen ohjelmointikieliä ovat Python ja R. Datatieteilijät tuntevat nämä kaksi kieltä. Mutta on myös muita kieliä koneoppimiseen.

Eri projektit vaativat eri kieliä. AI-työkalut ovat ohjelmistokirjastoja tehtävien suorittamiseen. GitHubin mukaan paras ohjelmointikieli koneoppimiseen on Python.

Pythonia voidaan käyttää tietojen analysointiin ja louhintaan. Sen avulla voit myös kehittää erilaisia ​​koneoppimismalleja ja -algoritmeja. Python mahdollistaa klusteroinnin, luokittelun, regression ja ulottuvuuksien pienentämisen. Yhteisö Python on tärkeäja hän on suhteellisen helppo oppia Python.

lopuksi

Koneoppiminen on tärkeää, koska se antaa yrityksille näkemyksen asiakkaiden käyttäytymisen trendeistä ja liiketoimintamalleista sekä tukee uusien tuotteiden kehitystä.

Monet nykypäivän johtavista yrityksistä, kuten Facebook, Google ja Uber, tekevät koneoppimisesta keskeistä toimintaansa. Koneoppimisesta on tullut tärkeä kilpailutekijä monille yrityksille.

Jos haluat tietää lisää koneoppimisesta. Aloita Pythonin oppiminen, ja ajan myötä sinusta tulee ammattilainen. Voit vapaasti kommentoida, jos et ymmärrä jotain.