Kako funkcionira strojno učenje?

U ovoj je eri važno strojno učenje. Lstrojno učenje pomaže u upravljanju poslovnim operacijama i razumijevanju ponašanja kupaca. Također pomaže u razvoju novih proizvoda. Strojno učenje (ML) jedna je od glavnih tehnologija umjetne inteligencije.

Sastoji se od treniranja algoritma za prepoznavanje ponavljajućih obrazaca unutar baze učenja. Ova obuka rezultira računalnim modelom dizajniranim za predviđanje (prepoznavanje zvuka, slike itd.) ili automatizaciju zadataka (odgovaranje na pitanje, automatiziranje vožnje vozila itd.).

Sve velike tvrtke okreću se strojnom učenju. Tvrtke poput Amazona, Facebooka i Googlea stavljaju strojno učenje u prioritet. Pogledajmo kako funkcionira strojno učenje.

Što je strojno učenje?

Postoje mnoge definicije, ali ja ću vam ih dati jednostavnim riječima. Strojno učenje je oblik umjetne inteligencije. Umjetna inteligencija uči računala da uče iz prošlih iskustava, kao što to čine ljudi.

Kroz ovaj proces, računalo se može poboljšati identificiranjem svojih obrazaca i istraživanjem podataka. Međutim, zahtijeva minimalno ljudsko sudjelovanje za neko kodiranje.

Bilo je toliko eksperimenata u ranim fazama. Bilo je nekoliko teorija o podacima i učenju i kako ih računalo sve prepoznaje.

Ali u današnjem svijetu strojno učenje postaje sve složenije. Ali također morate znati ova osnovna iskustva.

Ckako strojno učenje funkcionira?

Strojno učenje postoji već dugo vremena. Međutim, algoritam je iz dana u dan sve složeniji. Nedavni razvoj je brža i učinkovitija primjena ovih podataka.

Prijave su teške. Diplomirani student koji sve te stvari može raditi na sofisticiran način korak je ispred ostalih programera. Velike tvrtke trebaju ove programere kako bi bile ispred svojih konkurenata.

Ne postoji zadatak koji se ne može izvršiti strojnim učenjem. Uz pomoć strojnog učenja mogu se uspostaviti definitivni obrasci. A u budućnosti će raditi automatski uz minimalnu interakciju.

Nakon dolaska strojnog učenja, tvrtke transformiraju svoje procese kojima su prije upravljali ljudi. Postoji nekoliko primjera.

• Prisustvujte pozivima kupaca
• Pregled životopisa
• Prepoznavanje slike
• Prepoznavanje govora
• Medicinska dijagnoza
• Statistička arbitraža
• Prediktivna analiza
• Izvlačenje.

Strojno učenje koristi dvije tehnike

Postoje dvije glavne tehnike koje koristi strojno učenje. Oni su sljedeći.

Učenje pod nadzorom -

U ovoj tehnici AI prikuplja prethodne podatke. Također pomaže u prikupljanju i proizvodnji rezultata implementacije strojnog učenja. Jednostavno rečeno, nadzirano učenje je način na koji mi ljudi učimo stvari.

Činimo nešto pogrešno i činimo pravu stvar nakon što smo to naučili i analizirali. To je isti način na koji računalo uči različite stvari.

Mi ljudi dajemo razne podatke računalima. Tako mi zovemo l’ensemble d’entraînement.

Učenje bez nadzora –

Ova tehnika pomaže u pronalaženju nepoznatih obrazaca podataka, a zatim pomaže u pronalaženju pogrešaka. Algoritam općenito pokušava razumjeti inherentnu strukturu s neoznačenim primjerima. U nenadziranom strojnom učenju postoje dva različita zadatka.

Grupiranje

U ovom učenju ljudi prvo pokušavaju prikupiti podatke. Zatim ih pretvorite u grozdove. I konačno, pokušava ih učiniti sličnima jedni drugima, ali različitima od ostalih klastera. Koristan je za segmentaciju tržišta.

Smanjenje veličine

Ovaj model je učinkovitiji u obuci. Ova tehnika omogućuje grupiranje sličnih atributa radi boljeg doživljaja i tumačenja.

Korištenje strojnog učenja

Danas postoji tisuću primjena strojnog učenja. Od unosa podataka do složenih procjena rizika, strojno učenje čini sve. Svijet ide prema automatiziranim stvarima. na primjer, volimo autopilote u automobilima.

Postoji toliko mnogo funkcija korisničke službe i korisničke službe da stroj

Naukovanje pomaže u upravljanju i stvaranju dobre karijere.

Googleovo i Amazonovo prepoznavanje glasa također je aplikacija strojnog učenja. Postoji velik broj internih aplikacija koje omogućuju organizaciji da poboljša svoje procese, što također pomaže u smanjenju ručnog opterećenja.

Jedna od najkorisnijih stvari koje radi strojno učenje jest pronalaženje pogrešaka. Ponekad kada promatramo složene obrasce ili analize, ljudsko oko ne može uočiti pogreške, ali ih računalo može otkriti.

Strojno učenje također omogućuje ponudu savršene kvalitete usluge, učinkovitih usluga i inovativnih proizvoda. Oslobađa ljudske radnike da to učine. Te tehnologije su obrada prirodnog jezika, duboko učenje, računalni vid i strojno učenje.

Ljudsko biće može biti dobro u organiziranju proračunskih tablica ili prepoznavanju obrazaca. Ali ne može analizirati i ispitati velike skupove podataka.

AI algoritam može identificirati i ispitati velike podatke i brzo ih analizirati. Bez strojnog učenja, nije moguće.

Koja je razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije?

Umjetna inteligencija ima za cilj simulirati ljudski um. Odatle je strojno učenje samo jedan od alata za postizanje ovog cilja.

Omogućuje stroju unos primjera u skladu s ciljevima koji se žele postići, na primjer slike ili videozapise za prepoznavanje pješačkog prijelaza u slučaju autonomnog automobila.

Ali ova tehnika ima svoje granice. Ne dopušta provođenje složenog razmišljanja. Stoga je potrebno spojiti ga s drugim metodama kako bismo krenuli prema umjetnoj inteligenciji dostojnoj tog imena.

Svakako vrlo moćne u smislu učenja, neuronske mreže nisu pouzdana dopuna i mogu u nekim slučajevima dovesti do pristranih ili nelogičnih rezultata (primjer: samovozeći automobil koji se kreće kružnim tokom u pogrešnom smjeru).

Otuda interes za kombiniranjem dubinskog učenja s drugim metodama, simboličkom umjetnom inteligencijom, na primjer temeljenom na unaprijed definiranim poslovnim pravilima, kodeksom autoceste u našem primjeru, koji će biti umetnut u mrežu kako bi pročistio svoje razmišljanje.

Najbolji programski jezik za strojno učenje

Najučinkovitiji programski jezici za strojno učenje su Python i R. Znanstvenici koji se bave podacima upoznati su s ova dva jezika. Ali postoje i drugi jezici za strojno učenje.

Različiti projekti zahtijevaju različite jezike. AI alati su softverske biblioteke za obavljanje zadataka. Prema GitHubu, najbolji programski jezik za strojno učenje je Python.

Python se može koristiti za analizu podataka i rudarenje. Također vam omogućuje razvoj različitih modela i algoritama strojnog učenja. Python omogućuje grupiranje, klasifikaciju, regresiju i smanjenje dimenzionalnosti. Zajednica Python je važan, i on je relativno lako naučiti Python.

u zaključku

Strojno učenje važno je jer tvrtkama daje uvid u trendove u ponašanju kupaca i poslovne modele poslovanja, dok istovremeno podržava razvoj novih proizvoda.

Mnoge današnje vodeće tvrtke, poput Facebooka, Googlea i Ubera, strojno učenje čine središnjim dijelom svog poslovanja. Strojno učenje postalo je važan konkurentski diferencijator za mnoge tvrtke.

Ako želite znati više o strojnom učenju. Počnite učiti Python i s vremenom ćete postati profesionalac. Slobodno komentirajte ako vam nešto nije jasno.