Hoe wurket Machine Learning?

Yn dit tiidrek is masine learen wichtich. Lmasine learen helpt by it behearen fan saaklike operaasjes en it begripen fan klantgedrach. It helpt ek by de ûntwikkeling fan nije produkten. Masine learen (ML) is ien fan 'e wichtichste technologyen foar keunstmjittige yntelliginsje.

It bestiet út it oplieden fan in algoritme om weromkommende patroanen te herkennen binnen in learbasis. Dizze training resulteart yn in komputermodel ûntworpen om foarsizzingen te meitsjen (in lûd, in ôfbylding, ensfh.) of taken te automatisearjen (beäntwurdzje in fraach, automatisearje in auto ride, ensfh.).

Alle grutte bedriuwen keare har ta masine learen. Bedriuwen lykas Amazon, Facebook en Google meitsje masinelearen in prioriteit. Litte wy sjen hoe't masine learen wurket.

C’est quoi le machine Learning ?

D'r binne in protte definysjes, mar ik sil jo se yn ienfâldige wurden jaan. Masine learen is in foarm fan keunstmjittige yntelliginsje. Keunstmjittige yntelliginsje leart kompjûters te learen fan eardere ûnderfining, lykas in minske docht.

Troch dit proses kin de kompjûter himsels ferbetterje troch syn patroanen te identifisearjen en de gegevens te ferkennen. It fereasket lykwols minimale minsklike belutsenens foar wat kodearring.

D'r wiene safolle eksperiminten yn 'e iere stadia. D'r wiene in pear teoryen oer gegevens en learen en hoe't de kompjûter se allegear herkent.

Mar yn 'e hjoeddeistige wrâld wurdt masine learen komplekser. Mar jo moatte ek witte dizze basis ûnderfinings.

Cow wurket masine learen?

Masine learen bestiet al in lange tiid. It algoritme wurdt lykwols elke dei komplekser. De resinte ûntwikkeling is om dizze gegevens rapper en effisjinter ta te passen.

Applikaasjes binne dreech. In ôfstudearre dy't al dizze dingen op in ferfine manier kin dwaan is ien stap foarút fan oare programmeurs. Grutte bedriuwen hawwe dizze programmeurs nedich om har konkurrinten foarút te bliuwen.

D'r is gjin taak dy't net kin wurde berikt mei masine learen. Mei help fan masine learen kinne definitive patroanen wurde fêststeld. En yn 'e takomst sil it automatysk wurkje mei minimale ynteraksje.

Nei de komst fan masine learen transformearje bedriuwen har prosessen, dy't earder waarden beheard troch minsken. Der binne in pear foarbylden.

• Bywenje klant oproppen
• Curriculum vitae resinsje
• Ofbylding erkenning
• Spraakherkenning
• Medyske diagnoaze
• Statistyske arbitrage
• Predictive analyze
• Ekstraksje.

Masine learen brûkt twa techniken

D'r binne twa haadtechniken dy't brûkt wurde troch masine learen. Se binne de folgjende.

Begeliede learen-

Yn dizze technyk sammelet de AI de foarige gegevens. It helpt ek de útfier te sammeljen en te produsearjen fan ynset fan masine learen. Simply set, begeliede learen is hoe't wy minsken dingen leare.

Wy dogge wat ferkeard en dogge it goede ding nei it learen en analysearjen. It is deselde manier wêrop de kompjûter ferskate dingen leart.

Wy minsken jouwe ferskate gegevens oan kompjûters. Dat neame wy l’ensemble d’entraînement.

Learje sûnder tafersjoch -

Dizze technyk helpt te finen ûnbekende gegevens patroanen, en dan helpt fine flaters. It algoritme besiket oer it algemien de ynherinte struktuer te begripen mei unlabelde foarbylden. D'r binne twa ferskillende taken yn sûnder tafersjoch masine learen.

Groepearje

Yn dit learen besykje minsken earst gegevenspunten te sammeljen. Draai se dan yn klusters. En as lêste, it besiket se te fergelykjen mei elkoar, mar oars as oare klusters. It is nuttich foar merksegmentaasje.

Grutte reduksje

Dit model is effektiver yn training. Dizze technyk makket it mooglik om ferlykbere attributen te groepearjen foar bettere ûnderfining en ynterpretaasje.

Mei help fan masine learen

D'r binne dizze dagen tûzen applikaasjes fan masine learen. Fan gegevensynfier oant komplekse risiko-beoardielingen docht masine learen it allegear. De wrâld giet nei automatisearre dingen. Bygelyks, wy hâlde fan autopilots yn auto's.

D'r binne safolle klanttsjinst en klanttsjinstfunksjes dat de masine

Learling helpt om in goed karriêrepaad te behearjen en te meitsjen.

Stimherkenning fan Google en Amazon is ek in tapassing fan masine learen. D'r binne in grut oantal ynterne applikaasjes wêrtroch in organisaasje har prosessen stimulearje kin, wat ek helpt om de hânmjittige wurkdruk te ferminderjen.

Ien fan 'e nuttichste dingen dy't masine learen docht is flaters fine. Soms by it besjen fan komplekse patroanen of analyzes kin it minsklik each flaters net fine, mar de kompjûter kin se ûntdekke.

Masine learen makket it ek mooglik om perfekte kwaliteit fan tsjinst, effisjinte tsjinsten en ynnovative produkten oan te bieden. It befrijt de minsklike arbeiders om dit te dwaan. Dizze technologyen binne natuerlike taalferwurking, djip learen, kompjûterfisy en masine learen.

In minske kin goed wêze yn it organisearjen fan spreadsheets of it identifisearjen fan patroanen. Mar it kin net analysearje en ûndersykje grutte datasets.

It AI-algoritme kin grutte gegevens identifisearje en ûndersiikje en rap analysearje. Sûnder masine learen, it is net mooglik.

Wat is it ferskil tusken masine learen en keunstmjittige yntelliginsje?

Keunstmjittige yntelliginsje hat as doel de minsklike geast te simulearjen. Fan dêrút is masine learen mar ien fan 'e ark om dit doel te berikken.

It lit de masine foarbylden ynnimme neffens te realisearjen doelen, bygelyks bylden of fideo's om in fuotgongersoergong te erkennen yn it gefal fan in autonome auto.

Mar dizze technyk hat syn grinzen. It lit gjin komplekse redenearring útfiere. It is dêrom needsaaklik om it te keppeljen mei oare metoaden om te bewegen nei in AI dy't de namme wurdich is.

Wiswier tige machtich yn termen fan learen, neurale netwurken binne lykwols gjin betroubere kompleminten en kinne yn guon gefallen liede ta biased of illogyske resultaten (foarbyld: in selsridende auto dy't in rotonde de ferkearde wei nimt).

Dêrfandinne de belangstelling foar it kombinearjen fan djip learen mei oare metoaden, in symboalyske AI bygelyks basearre op foarôf definieare bedriuwsregels, de snelweikoade yn ús foarbyld, dy't yn it netwurk sil wurde ynjeksje om syn redenearring te ferfine.

Bêste programmeartaal foar masine learen

De meast effektive programmeartalen foar masine learen binne Python en R. Datawittenskippers binne bekend mei dizze twa talen. Mar d'r binne ek oare talen foar masine learen.

Ferskillende projekten hawwe ferskillende talen nedich. AI-ark binne softwarebiblioteken foar it útfieren fan taken. Neffens GitHub is Python de bêste programmeartaal foar masine learen.

Python kin brûkt wurde foar gegevensanalyse en mining. It lit jo ek ferskate masinelearmodellen en algoritmen ûntwikkelje. Python soarget foar klustering, klassifikaasje, regression en dimensjereduksje. De mienskip Python is wichtich,en hy relatyf maklik te learen Python

Ta beslút

Masine learen is wichtich om't it bedriuwen ynsjoch jout yn trends yn klantgedrach en bedriuwsbedriuwsmodellen, wylst it nije produktûntwikkeling stipet.

In protte fan 'e liedende bedriuwen fan hjoed, lykas Facebook, Google en Uber, meitsje masinelearen sintraal yn har operaasjes. Masine learen is in wichtige kompetitive differinsjator wurden foar in protte bedriuwen.

As jo ​​​​mear wolle witte oer masine learen. Begjin Python te learen, en mei de tiid wurde jo in pro. Fiel jo frij om kommentaar te jaan as d'r wat is dat jo net begripe.