Como funciona a aprendizaxe automática?

Nesta era, a aprendizaxe automática é importante. LA aprendizaxe automática axuda a xestionar as operacións comerciais e a comprender os comportamentos dos clientes. Tamén axuda no desenvolvemento de novos produtos. A aprendizaxe automática (ML) é unha das principais tecnoloxías de intelixencia artificial.

Consiste en adestrar un algoritmo para recoñecer patróns recorrentes dentro dunha base de aprendizaxe. Esta formación dá como resultado un modelo informático pensado para facer predicións (recoñecer un son, unha imaxe, etc.) ou automatizar tarefas (responder a unha pregunta, automatizar a condución dun vehículo, etc.).

Todas as grandes empresas están recorrendo á aprendizaxe automática. Empresas como Amazon, Facebook e Google están facendo da aprendizaxe automática unha prioridade. Vexamos como funciona a aprendizaxe automática.

C’est quoi le machine Learning ?

Hai moitas definicións, pero voullas dar con palabras sinxelas. A aprendizaxe automática é unha forma de intelixencia artificial. A intelixencia artificial ensínalle ás computadoras a aprender da experiencia pasada, como o fai un humano.

A través deste proceso, o ordenador pode mellorar a si mesmo identificando os seus patróns e explorando os datos. Non obstante, require unha mínima participación humana para algunha codificación.

Houbo tantos experimentos nas primeiras etapas. Había algunhas teorías sobre os datos e a aprendizaxe e como o ordenador os recoñece a todos.

Pero no mundo actual, a aprendizaxe automática é cada vez máis complexa. Pero tamén cómpre coñecer estas experiencias básicas.

Ccomo funciona a aprendizaxe automática?

A aprendizaxe automática existe desde hai moito tempo. Non obstante, o algoritmo é cada vez máis complexo día a día. O desenvolvemento recente é aplicar estes datos de forma máis rápida e eficiente.

As aplicacións son difíciles. Un graduado que pode facer todas estas cousas dun xeito sofisticado está un paso por diante doutros programadores. As grandes empresas necesitan que estes programadores se manteñan por diante dos seus competidores.

Non hai tarefa que non se poida realizar coa aprendizaxe automática. Coa axuda da aprendizaxe automática, pódense establecer patróns definidos. E no futuro, funcionará automaticamente cunha interacción mínima.

Tras a chegada da aprendizaxe automática, as empresas están a transformar os seus procesos, que antes eran xestionados por humanos. Hai algúns exemplos.

• Atender as chamadas dos clientes
• Revisión de currículum vitae
• Recoñecemento de imaxes
• Recoñecemento de voz
• Diagnóstico médico
• Arbitraje estatístico
• Análise preditiva
• Extracción.

A aprendizaxe automática utiliza dúas técnicas

Hai dúas técnicas principais empregadas pola aprendizaxe automática. Son os seguintes.

Aprendizaxe supervisada-

Nesta técnica, a IA recolle os datos anteriores. Tamén axuda a recoller e producir os resultados da implementación de aprendizaxe automática. En pocas palabras, a aprendizaxe supervisada é como os humanos aprendemos cousas.

Facemos algo mal e facemos o correcto despois de aprendelo e analizalo. É do mesmo xeito que o ordenador aprende cousas diferentes.

Os humanos proporcionamos varios datos aos ordenadores. Así o chamamos l’ensemble d’entraînement.

Aprendizaxe non supervisada -

Esta técnica axuda a atopar patróns de datos descoñecidos e, a continuación, axuda a atopar erros. O algoritmo xeralmente tenta comprender a estrutura inherente con exemplos sen etiquetas. Hai dúas tarefas diferentes na aprendizaxe automática sen supervisión.

Agrupación

Nesta aprendizaxe, os humanos primeiro tentan recoller puntos de datos. Despois convérteos en grupos. E, finalmente, tenta que sexan similares entre si pero diferentes dos outros clusters. É útil para a segmentación do mercado.

Redución de tamaño

Este modelo é máis eficaz na formación. Esta técnica permite agrupar atributos similares para unha mellor experiencia e interpretación.

Usando a aprendizaxe automática

Hai mil aplicacións de aprendizaxe automática nestes días. Desde a entrada de datos ata avaliacións de risco complexas, a aprendizaxe automática faino todo. O mundo vai cara a cousas automatizadas. por exemplo, encántannos os pilotos automáticos nos coches.

Hai tantas funcións de atención ao cliente e atención ao cliente que a máquina

A aprendizaxe axuda a xestionar e facer unha boa carreira profesional.

O recoñecemento de voz de Google e Amazon tamén é unha aplicación de aprendizaxe automática. Existen un gran número de aplicacións internas que permiten a unha organización potenciar os seus procesos, o que tamén axuda a reducir a carga de traballo manual.

Unha das cousas máis útiles que fai a aprendizaxe automática é atopar erros. Ás veces, cando se miran patróns ou análises complexos, o ollo humano non pode detectar erros, pero o ordenador pode detectalos.

A aprendizaxe automática tamén permite ofrecer unha calidade de servizo perfecta, servizos eficientes e produtos innovadores. Libera aos traballadores humanos para facelo. Estas tecnoloxías son o procesamento da linguaxe natural, a aprendizaxe profunda, a visión por ordenador e a aprendizaxe automática.

Un ser humano pode ser bo para organizar follas de cálculo ou identificar patróns. Pero non pode analizar e examinar grandes conxuntos de datos.

O algoritmo de IA pode identificar e examinar grandes datos e analizalos rapidamente. Sen aprendizaxe automática, non é posible.

Cal é a diferenza entre a aprendizaxe automática e a intelixencia artificial?

A intelixencia artificial pretende simular a mente humana. A partir de aí, a aprendizaxe automática é só unha das ferramentas para acadar este obxectivo.

Permite á máquina inxerir exemplos segundo os obxectivos a acadar, por exemplo imaxes ou vídeos para recoñecer un paso de peóns no caso dun coche autónomo.

Pero esta técnica ten os seus límites. Non permite levar a cabo razoamentos complexos. Por iso é necesario acoplalo a outros métodos para avanzar cara a unha IA digna dese nome.

Sen dúbida, moi poderosas en termos de aprendizaxe, as redes neuronais non son, porén, complementos fiables e nalgúns casos poden levar a resultados sesgados ou ilóxicos (exemplo: un coche autónomo tomando unha rotonda polo camiño equivocado).

De aí o interese por combinar a aprendizaxe profunda con outros métodos, unha IA simbólica por exemplo baseada en regras empresariais predefinidas, o código da estrada no noso exemplo, que se inxectará na rede para afinar o seu razoamento.

Mellor linguaxe de programación para a aprendizaxe automática

As linguaxes de programación máis eficaces para a aprendizaxe automática son Python e R. Os científicos de datos están familiarizados con estas dúas linguaxes. Pero tamén hai outros idiomas para a aprendizaxe automática.

Os diferentes proxectos requiren diferentes idiomas. As ferramentas de IA son bibliotecas de software para realizar tarefas. Segundo GitHub, a mellor linguaxe de programación para a aprendizaxe automática é Python.

Python pódese usar para análise de datos e minería. Tamén permite desenvolver diferentes modelos e algoritmos de aprendizaxe automática. Python permite a agrupación, clasificación, regresión e redución da dimensionalidade. A comunidade Python é importante, e el é relativamente fácil de aprender Python

En conclusión

A aprendizaxe automática é importante porque ofrece ás empresas información sobre as tendencias do comportamento dos clientes e os modelos operativos comerciais, ao tempo que apoia o desenvolvemento de novos produtos.

Moitas das empresas líderes actuais, como Facebook, Google e Uber, están facendo da aprendizaxe automática o centro das súas operacións. A aprendizaxe automática converteuse nun importante diferenciador competitivo para moitas empresas.

Se queres saber máis sobre a aprendizaxe automática. Comeza a aprender Python e co paso do tempo converteráste nun profesional. Non dubides en comentar se hai algo que non entendes.