Come funziona l'apprendimento automatico?

In questa era, l'apprendimento automatico è importante. Lil machine learning aiuta a gestire le operazioni aziendali e a comprendere i comportamenti dei clienti. Aiuta anche nello sviluppo di nuovi prodotti. Il machine learning (ML) è una delle principali tecnologie di intelligenza artificiale.

Consiste nell'addestrare un algoritmo per riconoscere schemi ricorrenti all'interno di una base di apprendimento. Questa formazione si traduce in un modello informatico progettato per fare previsioni (riconoscere un suono, un'immagine, ecc.) o automatizzare compiti (rispondere a una domanda, automatizzare la guida di un veicolo, ecc.).

Tutte le principali aziende si stanno rivolgendo al machine learning. Aziende come Amazon, Facebook e Google stanno facendo del machine learning una priorità. Vediamo come funziona l'apprendimento automatico.

Cos'è l'apprendimento automatico?

Ci sono molte definizioni, ma te le darò in parole semplici. L'apprendimento automatico è una forma di intelligenza artificiale. L'Intelligenza Artificiale insegna ai computer a imparare dalle esperienze passate, come fa un essere umano.

Attraverso questo processo, il computer può migliorare se stesso identificando i propri schemi ed esplorando i dati. Tuttavia, richiede un coinvolgimento umano minimo per alcuni codici.

Ci sono stati così tanti esperimenti nelle prime fasi. C'erano alcune teorie sui dati e sull'apprendimento e su come il computer li riconosce tutti.

Ma nel mondo di oggi, l'apprendimento automatico sta diventando più complesso. Ma devi anche conoscere queste esperienze di base.

CCome funziona l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico esiste da molto tempo. Tuttavia, l'algoritmo sta diventando più complesso di giorno in giorno. Lo sviluppo recente è quello di applicare questi dati in modo più rapido ed efficiente.

Le applicazioni sono difficili. Un laureato che può fare tutte queste cose in modo sofisticato è un passo avanti rispetto agli altri programmatori. Le grandi aziende hanno bisogno di questi programmatori per stare al passo con i loro concorrenti.

Non c'è compito che non possa essere realizzato con l'apprendimento automatico. Con l'aiuto dell'apprendimento automatico, è possibile stabilire modelli definiti. E in futuro funzionerà automaticamente con un'interazione minima.

Dopo l’avvento del machine learning, le aziende stanno trasformando i propri processi, precedentemente gestiti dagli esseri umani. Ci sono alcuni esempi.

• Partecipa alle chiamate dei clienti
• Revisione curriculum vitae
• Riconoscimento delle immagini
• Riconoscimento vocale
• Diagnosi medica
• Arbitraggio statistico
• Analisi predittiva
• Estrazione.

L'apprendimento automatico utilizza due tecniche

Esistono due tecniche principali utilizzate dall'apprendimento automatico. Sono i seguenti.

Apprendimento supervisionato-

In questa tecnica, l'IA raccoglie i dati precedenti. Aiuta anche a raccogliere e produrre l'output della distribuzione del machine learning. In poche parole, l'apprendimento supervisionato è il modo in cui noi umani impariamo le cose.

Facciamo qualcosa di sbagliato e facciamo la cosa giusta dopo averlo appreso e analizzato. È allo stesso modo in cui il computer impara cose diverse.

Noi esseri umani forniamo vari dati ai computer. Questo è ciò che chiamiamo il set di allenamento.

Apprendimento non supervisionato –

Questa tecnica aiuta a trovare modelli di dati sconosciuti e quindi aiuta a trovare errori. L'algoritmo generalmente cerca di comprendere la struttura intrinseca con esempi senza etichetta. Ci sono due diversi compiti nell'apprendimento automatico senza supervisione.

Raggruppamento

In questo apprendimento, gli esseri umani cercano prima di raccogliere punti dati. Quindi trasformali in grappoli. E infine cerca di renderli simili tra loro ma diversi dagli altri cluster. È utile per la segmentazione del mercato.

Riduzione delle dimensioni

Questo modello è più efficace nella formazione. Questa tecnica consente di raggruppare attributi simili per una migliore esperienza e interpretazione.

Utilizzo dell'apprendimento automatico

Al giorno d'oggi ci sono mille applicazioni di machine learning. Dall'inserimento dei dati alle complesse valutazioni dei rischi, il machine learning fa tutto. Il mondo si sta muovendo verso cose automatizzate. Per esempio, adoriamo i piloti automatici nelle auto.

Ci sono così tante funzioni di servizio clienti e servizio clienti che la macchina

L'apprendistato aiuta a gestire e fare un buon percorso di carriera.

Anche il riconoscimento vocale di Google e Amazon è un'applicazione dell'apprendimento automatico. Esiste un gran numero di applicazioni interne che consentono a un'organizzazione di potenziare i propri processi, il che aiuta anche a ridurre il carico di lavoro manuale.

Una delle cose più utili che fa il machine learning è trovare gli errori. A volte, quando si osservano schemi o analisi complessi, l'occhio umano non è in grado di individuare gli errori, ma il computer può rilevarli.

Il machine learning permette inoltre di offrire una perfetta qualità del servizio, servizi efficienti e prodotti innovativi. Libera i lavoratori umani per fare questo. Queste tecnologie sono l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento profondo, la visione artificiale e l'apprendimento automatico.

Un essere umano può essere bravo a organizzare fogli di calcolo o identificare schemi. Ma non può analizzare ed esaminare grandi set di dati.

L'algoritmo AI può identificare ed esaminare i big data e analizzarli rapidamente. Senza apprendimento automatico, non è possibile.

Qual è la differenza tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale mira a simulare la mente umana. Da lì, l'apprendimento automatico è solo uno degli strumenti per raggiungere questo obiettivo.

Consente alla macchina di ingerire esempi in base agli obiettivi da raggiungere, ad esempio immagini o video per riconoscere un passaggio pedonale nel caso di un'auto autonoma.

Ma questa tecnica ha i suoi limiti. Non consente di svolgere ragionamenti complessi. Occorre quindi accoppiarlo con altri metodi per andare verso un'IA degna di questo nome.

Certamente molto potenti in termini di apprendimento, le reti neurali non sono tuttavia complementi affidabili e possono in alcuni casi portare a risultati distorti o illogici (Esempio: un'auto a guida autonoma che prende una rotatoria contromano).

Da qui l'interesse a combinare il deep learning con altri metodi, un'IA simbolica per esempio basata su regole aziendali predefinite, il codice della strada nel nostro esempio, che verrà iniettato nella rete per affinarne il ragionamento.

Miglior linguaggio di programmazione per l'apprendimento automatico

I linguaggi di programmazione più efficaci per l'apprendimento automatico sono Python e R. I data scientist hanno familiarità con questi due linguaggi. Ma ci sono anche altri linguaggi per il machine learning.

Progetti diversi richiedono lingue diverse. Gli strumenti AI sono librerie software per l'esecuzione di attività. Secondo GitHub, il miglior linguaggio di programmazione per l'apprendimento automatico è Python.

Python può essere utilizzato per l'analisi e il mining dei dati. Consente inoltre di sviluppare diversi modelli e algoritmi di machine learning. Python consente il clustering, la classificazione, la regressione e la riduzione della dimensionalità. La comunità Python è importante, e lui è relativamente facile da imparare Python.

Insomma

L'apprendimento automatico è importante perché offre alle aziende informazioni sulle tendenze nel comportamento dei clienti e sui modelli operativi aziendali, supportando allo stesso tempo lo sviluppo di nuovi prodotti.

Molte delle aziende leader di oggi, come Facebook, Google e Uber, stanno facendo del machine learning il fulcro delle loro operazioni. L'apprendimento automatico è diventato un importante elemento di differenziazione competitiva per molte aziende.

Se vuoi saperne di più sull'apprendimento automatico. Inizia a imparare Python e col tempo diventerai un professionista. Sentiti libero di commentare se c'è qualcosa che non capisci.