Hvernig virkar vélanám?

Á þessu tímum er vélanám mikilvægt. Lvélanám hjálpar við að stjórna rekstri fyrirtækja og skilja hegðun viðskiptavina. Það hjálpar einnig við þróun nýrra vara. Vélnám (ML) er ein helsta gervigreindartæknin.

Það samanstendur af þjálfun reiknirit til að þekkja endurtekið mynstur innan námsgrunns. Þessi þjálfun leiðir af sér tölvulíkan sem er hannað til að gera spár (þekkja hljóð, mynd o.s.frv.) eða gera sjálfvirk verkefni (svara spurningu, gera sjálfvirkan akstur ökutækis o.s.frv.).

Öll helstu fyrirtæki snúa sér að vélanámi. Fyrirtæki eins og Amazon, Facebook og Google setja vélanám í forgang. Við skulum sjá hvernig vélanám virkar.

C’est quoi le machine Learning ?

Það eru margar skilgreiningar, en ég mun gefa þér þær í einföldum orðum. Vélnám er gerð gervigreindar. Gervigreind kennir tölvum að læra af fyrri reynslu, eins og maðurinn gerir.

Með þessu ferli getur tölvan bætt sig með því að bera kennsl á mynstur hennar og kanna gögnin. Hins vegar krefst það lágmarks mannlegrar þátttöku fyrir einhverja erfðaskrá.

Það voru svo margar tilraunir á fyrstu stigum. Það voru nokkrar kenningar um gögn og nám og hvernig tölvan þekkir þau öll.

En í heiminum í dag er vélanám að verða flóknari. En þú þarft líka að þekkja þessa grunnupplifun.

Chvernig virkar vélanám?

Vélnám hefur verið til í langan tíma. Hins vegar verður reikniritið flóknara dag frá degi. Nýleg þróun er að beita þessum gögnum hraðar og skilvirkari.

Umsóknir eru erfiðar. Útskriftarnemi sem getur gert alla þessa hluti á háþróaðan hátt er skrefi á undan öðrum forriturum. Stór fyrirtæki þurfa þessa forritara til að vera á undan keppinautum sínum.

Það er ekkert verkefni sem ekki er hægt að framkvæma með vélanámi. Með hjálp vélanáms er hægt að koma á ákveðnum mynstrum. Og í framtíðinni mun það virka sjálfkrafa með lágmarks samskiptum.

Eftir komu vélanáms eru fyrirtæki að umbreyta ferlum sínum, sem áður var stjórnað af mönnum. Það eru nokkur dæmi.

• Mæta í símtöl viðskiptavina
• Endurskoðun ferilskrár
• Myndaþekking
• Talgreining
• Læknisfræðileg greining
• Tölfræðileg arbitrage
• Forspárgreining
• Útdráttur.

Vélnám notar tvær aðferðir

Það eru tvær meginaðferðir sem notaðar eru við vélanám. Þau eru eftirfarandi.

Nám undir eftirliti-

Í þessari tækni safnar gervigreind fyrri gögnum. Það hjálpar einnig til við að safna og framleiða afrakstur vélanámsuppsetningar. Einfaldlega sagt, nám undir eftirliti er hvernig við mennirnir lærum hluti.

Við gerum eitthvað rangt og gerum það rétta eftir að hafa lært og greina það. Það er á sama hátt og tölvan lærir mismunandi hluti.

Við mannfólkið veitum tölvum ýmis gögn. Það er það sem við köllum l’ensemble d’entraînement.

Nám án eftirlits -

Þessi tækni hjálpar til við að finna óþekkt gagnamynstur og hjálpar síðan við að finna villur. Reikniritið reynir almennt að skilja eðlislæga uppbyggingu með ómerktum dæmum. Það eru tvö mismunandi verkefni í vélanámi án eftirlits.

Flokkun

Í þessu námi reyna menn fyrst að safna gagnapunktum. Breyttu þeim síðan í klasa. Og að lokum reynir það að gera þá svipaða hver öðrum en ólíkir öðrum klösum. Það er gagnlegt fyrir markaðsskiptingu.

Stærðarminnkun

Þetta líkan er skilvirkara í þjálfun. Þessi tækni gerir kleift að flokka svipaða eiginleika saman til að fá betri upplifun og túlkun.

Að nota vélanám

Það eru þúsund forrit vélanáms þessa dagana. Frá innslætti gagna til flókins áhættumats, vélanám gerir allt. Heimurinn stefnir í átt að sjálfvirkum hlutum. Til dæmis, við elskum sjálfstýringar í bílum.

Það eru svo margar þjónustu- og þjónustuaðgerðir að vélin

Námsnám hjálpar til við að stjórna og gera góðan starfsferil.

Raddgreining frá Google og Amazon er einnig forrit fyrir vélanám. Það er mikill fjöldi innri forrita sem gera fyrirtæki kleift að efla ferla sína, sem hjálpar einnig til við að draga úr handvirku vinnuálagi.

Eitt af því gagnlegasta sem vélnám gerir er að finna villur. Stundum þegar flókin mynstur eða greiningar eru skoðaðar getur mannsaugað ekki komið auga á villur, en tölvan getur greint þær.

Vélnám gerir það einnig mögulegt að bjóða upp á fullkomin gæði þjónustu, skilvirka þjónustu og nýstárlegar vörur. Það frelsar mannlega starfsmenn til að gera þetta. Þessi tækni er náttúruleg málvinnsla, djúpnám, tölvusjón og vélanám.

Manneskjan getur verið góð í að skipuleggja töflureikna eða greina mynstur. En það getur ekki greint og skoðað stór gagnasöfn.

AI reikniritið getur greint og skoðað stór gögn og greint þau fljótt. Án vélanáms, það er ekki mögulegt.

Hver er munurinn á vélanámi og gervigreind?

Gervigreind miðar að því að líkja eftir mannshuganum. Þaðan er vélanám aðeins eitt af verkfærunum til að ná þessu markmiði.

Það gerir vélinni kleift að taka inn dæmi í samræmi við markmið sem á að ná, til dæmis myndir eða myndbönd til að bera kennsl á gangbraut þegar um er að ræða sjálfstýrðan bíl.

En þessi tækni hefur sín takmörk. Það gerir ekki kleift að framkvæma flóknar röksemdir. Það er því nauðsynlegt að tengja það við aðrar aðferðir til að fara í átt að gervigreind sem er verðugt nafnsins.

Vissulega mjög öflug hvað varðar nám, tauganet eru hins vegar ekki áreiðanleg viðbót og geta í sumum tilfellum leitt til hlutdrægra eða órökréttra niðurstaðna (dæmi: sjálfkeyrandi bíll sem ekur hringtorg á rangan hátt).

Þess vegna er áhuginn á að sameina djúpt nám við aðrar aðferðir, táknræn gervigreind sem byggir á fyrirfram skilgreindum viðskiptareglum, þjóðvegakóðanum í okkar dæmi, sem verður sprautað inn í netið til að betrumbæta rökhugsun sína.

Besta forritunarmál fyrir vélanám

Áhrifaríkustu forritunarmálin fyrir vélanám eru Python og R. Gagnafræðingar þekkja þessi tvö tungumál. En það eru líka önnur tungumál fyrir vélanám.

Mismunandi verkefni krefjast mismunandi tungumála. AI verkfæri eru hugbúnaðarsöfn til að framkvæma verkefni. Samkvæmt GitHub er besta forritunarmálið fyrir vélanám Python.

Python er hægt að nota fyrir gagnagreiningu og námuvinnslu. Það gerir þér einnig kleift að þróa mismunandi vélanámslíkön og reiknirit. Python gerir ráð fyrir þyrping, flokkun, aðhvarf og víddarminnkun. Samfélagið Python er mikilvægt, og hann er tiltölulega auðvelt að læra Python

í niðurstöðu

Vélræn nám er mikilvægt vegna þess að það gefur fyrirtækjum innsýn í þróun í hegðun viðskiptavina og rekstrarmódel fyrirtækja, á sama tíma og það styður nýja vöruþróun.

Mörg af leiðandi fyrirtækjum nútímans, eins og Facebook, Google og Uber, gera vélanám að aðalhlutverki í starfsemi sinni. Vélnám hefur orðið mikilvægur samkeppnisaðgreiningur fyrir mörg fyrirtæki.

Ef þú vilt vita meira um vélanám. Byrjaðu að læra Python og með tímanum muntu verða atvinnumaður. Ekki hika við að kommenta ef það er eitthvað sem þú skilur ekki.