Hogyan működik a gépi tanulás?

Ebben a korszakban fontos a gépi tanulás. LA gépi tanulás segít az üzleti műveletek kezelésében és az ügyfelek viselkedésének megértésében. Új termékek fejlesztésében is segít. A gépi tanulás (ML) az egyik legfontosabb mesterséges intelligencia technológia.

Ez egy algoritmus betanításából áll, hogy felismerje a tanulási bázison belüli visszatérő mintákat. Ez a képzés egy számítógépes modellt eredményez, amelyet előrejelzések készítésére (hang, kép felismerése stb.) vagy feladatok automatizálására (kérdés megválaszolása, járművezetés automatizálása stb.) terveztek.

Minden nagyobb vállalat a gépi tanulás felé fordul. Az olyan cégek, mint az Amazon, a Facebook és a Google, kiemelten kezelik a gépi tanulást. Lássuk, hogyan működik a gépi tanulás.

Mi az a gépi tanulás?

Sok definíció létezik, de ezeket egyszerű szavakkal közlöm. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik formája. A mesterséges intelligencia arra tanítja a számítógépeket, hogy tanuljanak a múlt tapasztalataiból, ahogyan az ember teszi.

Ezen a folyamaton keresztül a számítógép fejlesztheti magát a mintáinak azonosításával és az adatok feltárásával. A kódoláshoz azonban minimális emberi részvételre van szükség.

Nagyon sok kísérlet volt a kezdeti szakaszban. Volt néhány elmélet az adatokról és a tanulásról, valamint arról, hogy a számítógép hogyan ismeri fel mindezt.

De a mai világban a gépi tanulás egyre összetettebbé válik. De ezeket az alapvető tapasztalatokat is ismerni kell.

Chogy működik a gépi tanulás?

A gépi tanulás már régóta létezik. Az algoritmus azonban napról napra bonyolultabbá válik. A legújabb fejlesztés ezen adatok gyorsabb és hatékonyabb alkalmazása.

A pályázatok nehézkesek. Az a diplomás, aki mindezeket a dolgokat kifinomult módon tudja elvégezni, egy lépéssel a többi programozó előtt jár. A nagy cégeknek szükségük van ezekre a programozókra, hogy versenytársaik előtt maradjanak.

Nincs olyan feladat, amit ne lehetne gépi tanulással megvalósítani. A gépi tanulás segítségével határozott mintázatok állíthatók fel. A jövőben pedig automatikusan, minimális interakcióval fog működni.

A gépi tanulás megjelenése után a vállalatok átalakítják folyamataikat, amelyeket korábban ember irányított. Van néhány példa.

• Vegyen részt az ügyfélhívásokon
• Önéletrajz áttekintése
• Képfelismerés
• Beszédfelismerés
• Orvosi diagnózis
• Statisztikai arbitrázs
• Prediktív elemzés
• Kitermelés.

A gépi tanulás két technikát használ

Két fő technikát használ a gépi tanulás. Ezek a következők.

Felügyelt tanulás -

Ebben a technikában az AI összegyűjti a korábbi adatokat. Ezenkívül segít összegyűjteni és előállítani a gépi tanulási üzembe helyezés kimenetét. Egyszerűen fogalmazva, a felügyelt tanulás az, ahogyan mi emberek tanulunk meg dolgokat.

Valamit rosszul csinálunk, és helyesen tesszük, miután megtanultuk és elemeztük azt. Ugyanúgy, ahogy a számítógép különböző dolgokat tanul meg.

Mi, emberek különféle adatokat szolgáltatunk a számítógépeknek. Így hívjuk az edzőkészletet.

Felügyelet nélküli tanulás –

Ez a technika segít megtalálni az ismeretlen adatmintákat, majd segít megtalálni a hibákat. Az algoritmus általában címkézetlen példákkal próbálja megérteni a benne rejlő szerkezetet. A felügyelet nélküli gépi tanulásban két különböző feladat van.

Csoportosítás

Ebben a tanulásban az emberek először adatpontokat próbálnak gyűjteni. Ezután alakítsa őket klaszterekké. Végül pedig megpróbálja hasonlóvá tenni őket egymáshoz, de különbözni a többi klasztertől. Hasznos a piac szegmentálásához.

Méretcsökkentés

Ez a modell hatékonyabb a képzésben. Ez a technika lehetővé teszi a hasonló tulajdonságok csoportosítását a jobb élmény és értelmezés érdekében.

A gépi tanulás használata

A gépi tanulásnak manapság ezer alkalmazása létezik. Az adatbeviteltől a komplex kockázatértékelésig a gépi tanulás mindent megtesz. A világ az automatizált dolgok felé halad. például, szeretjük az autopilotokat az autókban.

Annyi ügyfélszolgálati és ügyfélszolgálati funkció van, hogy a gép

A tanulószerződéses gyakorlati képzés segíti a jó karrierút irányítását és megalkotását.

A Google és az Amazon hangfelismerése szintén a gépi tanulás egyik alkalmazása. Számos belső alkalmazás létezik, amelyek lehetővé teszik egy szervezet számára a folyamatok fellendítését, ami szintén segít csökkenteni a kézi munkaterhelést.

A gépi tanulás egyik leghasznosabb dolga a hibák keresése. Néha összetett minták vagy elemzések megtekintésekor az emberi szem nem észleli a hibákat, de a számítógép képes észlelni azokat.

A gépi tanulás tökéletes szolgáltatási minőséget, hatékony szolgáltatásokat és innovatív termékeket kínál. Ez felszabadítja az emberi munkásokat erre. Ezek a technológiák a természetes nyelvi feldolgozás, a mély tanulás, a számítógépes látás és a gépi tanulás.

Az emberi lény jó lehet a táblázatok rendszerezésében vagy a minták azonosításában. De nem tud nagy adathalmazokat elemezni és megvizsgálni.

Az AI algoritmus képes azonosítani és megvizsgálni a nagy adatokat, és gyorsan elemezni. Gépi tanulás nélkül, nem lehetséges.

Mi a különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között?

A mesterséges intelligencia célja az emberi elme szimulálása. Innentől kezdve a gépi tanulás csak az egyik eszköz a cél eléréséhez.

Lehetővé teszi a gép számára, hogy az elérni kívánt céloknak megfelelően példákat fogadjon be, például képeket vagy videókat, hogy felismerje a gyalogátkelőhelyet autonóm autó esetén.

De ennek a technikának megvannak a határai. Nem teszi lehetővé összetett érvelés végrehajtását. Ezért szükséges más módszerekkel párosítani, hogy a névhez méltó mesterséges intelligencia felé haladjunk.

A tanulás szempontjából minden bizonnyal nagyon erős neurális hálózatok azonban nem megbízható kiegészítők, és bizonyos esetekben elfogult vagy logikátlan eredményekhez vezethetnek (például: egy önvezető autó rossz irányba halad a körforgalomban).

Innen ered a mély tanulás más módszerekkel való kombinálása iránti érdeklődés, például egy szimbolikus mesterséges intelligencia, amely például előre definiált üzleti szabályokon alapul, példánkban az autópálya kód, amelyet a hálózatba injektálunk az érvelés finomítása érdekében.

A legjobb programozási nyelv a gépi tanuláshoz

A gépi tanulás leghatékonyabb programozási nyelvei a Python és az R. A Data tudósok ismerik ezt a két nyelvet. De vannak más nyelvek is a gépi tanuláshoz.

A különböző projektekhez különböző nyelvekre van szükség. Az AI-eszközök a feladatok végrehajtására szolgáló szoftverkönyvtárak. A GitHub szerint a gépi tanulás legjobb programozási nyelve a Python.

A Python használható adatelemzéshez és bányászathoz. Lehetővé teszi különböző gépi tanulási modellek és algoritmusok fejlesztését is. A Python lehetővé teszi a klaszterezést, az osztályozást, a regressziót és a dimenziócsökkentést. A közösség A Python fontosés ő az viszonylag könnyen megtanulható Python.

befejezésül

A gépi tanulás azért fontos, mert betekintést enged a vállalkozásoknak a vásárlói magatartás és az üzleti működési modellek trendjeibe, miközben támogatja az új termékek fejlesztését.

Napjaink vezető vállalatai közül sok, mint például a Facebook, a Google és az Uber, a gépi tanulást helyezi működése központi elemévé. A gépi tanulás fontos versenymegkülönböztető tényezővé vált sok vállalat számára.

Ha többet szeretne tudni a gépi tanulásról. Kezdje el megtanulni a Python-t, és idővel profi lesz. Nyugodtan kommentelj, ha valamit nem értesz.