איך עובדת למידת מכונה?

בעידן זה, למידת מכונה חשובה. ללמידת מכונה מסייעת בניהול פעולות עסקיות והבנת התנהגויות לקוחות. זה גם עוזר בפיתוח של מוצרים חדשים. למידת מכונה (ML) היא אחת מטכנולוגיות הבינה המלאכותית העיקריות.

זה מורכב מאימון אלגוריתם לזהות דפוסים חוזרים בתוך בסיס למידה. הכשרה זו מביאה למודל ממוחשב שנועד לבצע חיזויים (זיהוי צליל, תמונה וכו') או אוטומציה של משימות (לענות על שאלה, אוטומציה של נהיגה ברכב וכו').

כל החברות הגדולות פונות ללמידת מכונה. חברות כמו אמזון, פייסבוק וגוגל נותנות למידת מכונה בראש סדר העדיפויות. בואו נראה איך למידת מכונה עובדת.

מהי למידת מכונה?

יש הרבה הגדרות, אבל אני אתן לך אותן במילים פשוטות. למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית. בינה מלאכותית מלמדת מחשבים ללמוד מניסיון העבר, כמו שאדם עושה.

באמצעות תהליך זה, המחשב יכול לשפר את עצמו על ידי זיהוי הדפוסים שלו וחקירת הנתונים. עם זאת, זה דורש מעורבות אנושית מינימלית עבור קידוד מסוים.

היו כל כך הרבה ניסויים בשלבים הראשונים. היו כמה תיאוריות על נתונים ולמידה וכיצד המחשב מזהה את כולם.

אבל בעולם של היום, למידת מכונה הופכת מורכבת יותר. אבל אתה גם צריך להכיר את החוויות הבסיסיות האלה.

Cאיך למידת מכונה עובדת?

למידת מכונה קיימת כבר זמן רב. עם זאת, האלגוריתם נעשה מורכב יותר מיום ליום. ההתפתחות האחרונה היא ליישם את הנתונים הללו בצורה מהירה ויעילה יותר.

יישומים קשים. בוגר שיכול לעשות את כל הדברים האלה בצורה מתוחכמת הוא צעד אחד לפני מתכנתים אחרים. חברות גדולות זקוקות למתכנתים האלה כדי להקדים את המתחרים שלהן.

אין משימה שלא ניתן לבצע עם למידת מכונה. בעזרת למידת מכונה ניתן לקבוע דפוסים מוגדרים. ובעתיד, זה יעבוד אוטומטית עם אינטראקציה מינימלית.

לאחר הגעתה של למידת מכונה, חברות משנות את התהליכים שלהן, אשר נוהלו בעבר על ידי בני אדם. יש כמה דוגמאות.

• השתתף בשיחות לקוחות
• סקירת קורות חיים
• זיהוי תמונה
• זיהוי דיבור
• אבחנה רפואית
• ארביטראז' סטטיסטי
• ניתוח חזוי
• מיצוי.

למידת מכונה משתמשת בשתי טכניקות

ישנן שתי טכניקות עיקריות המשמשות למידת מכונה. הם הבאים.

למידה בפיקוח-

בטכניקה זו, ה-AI אוסף את הנתונים הקודמים. זה גם עוזר לאסוף ולהפיק את הפלט של פריסת למידת מכונה. במילים פשוטות, למידה מפוקחת היא הדרך שבה אנו בני האדם לומדים דברים.

אנחנו עושים משהו לא נכון ועושים את הדבר הנכון אחרי שלמדנו ונתחנו אותו. זה אותו דבר שהמחשב לומד דברים שונים.

אנו, בני האדם, מספקים נתונים שונים למחשבים. לזה אנחנו קוראים l’ensemble d’entraînement.

למידה ללא פיקוח -

טכניקה זו עוזרת למצוא דפוסי נתונים לא ידועים, ולאחר מכן מסייעת באיתור שגיאות. האלגוריתם מנסה בדרך כלל להבין את המבנה המובנה באמצעות דוגמאות ללא תווית. ישנן שתי משימות שונות בלמידת מכונה ללא פיקוח.

הַקבָּצָה

בלמידה זו, בני אדם מנסים תחילה לאסוף נקודות נתונים. ואז להפוך אותם לאשכולות. ולבסוף, הוא מנסה לגרום להם להיות דומים זה לזה אך שונים מאשכולות אחרים. זה שימושי לפילוח שוק.

הפחתת גודל

מודל זה יעיל יותר באימון. טכניקה זו מאפשרת לקבץ תכונות דומות יחד לחוויה ופרשנות טובים יותר.

שימוש למידת מכונה

ישנם אלף יישומים של למידת מכונה בימינו. מהזנת נתונים ועד להערכות סיכונים מורכבות, למידת מכונה עושה הכל. העולם מתקדם לעבר דברים אוטומטיים. למשל, אנחנו אוהבים טייסים אוטומטיים במכוניות.

יש כל כך הרבה פונקציות שירות לקוחות ושירות לקוחות שהמכונה

התלמדות עוזרת לנהל ולעשות מסלול קריירה טוב.

זיהוי קולי מגוגל ואמזון הוא גם יישום של למידת מכונה. ישנן מספר רב של יישומים פנימיים המאפשרים לארגון להגביר את התהליכים שלו, מה שעוזר גם להפחית את עומס העבודה הידני.

אחד הדברים השימושיים ביותר של למידת מכונה היא למצוא שגיאות. לפעמים כשמסתכלים על דפוסים או ניתוחים מורכבים, העין האנושית לא יכולה לזהות שגיאות, אבל המחשב יכול לזהות אותן.

למידת מכונה גם מאפשרת להציע איכות שירות מושלמת, שירותים יעילים ומוצרים חדשניים. זה משחרר את העובדים האנושיים לעשות זאת. טכנולוגיות אלו הן עיבוד שפה טבעית, למידה עמוקה, ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה.

בן אדם יכול להיות טוב בארגון גיליונות אלקטרוניים או בזיהוי דפוסים. אבל היא לא יכולה לנתח ולבחון מערכי נתונים גדולים.

אלגוריתם AI יכול לזהות ולבחון ביג דאטה ולנתח אותם במהירות. בלי למידת מכונה, זה לא אפשרי.

מה ההבדל בין למידת מכונה לבינה מלאכותית?

בינה מלאכותית שואפת לדמות את המוח האנושי. משם, למידת מכונה היא רק אחד הכלים להשגת מטרה זו.

זה מאפשר למכונה לבלוע דוגמאות בהתאם ליעדים שיש להשיג, למשל תמונות או סרטונים כדי לזהות מעבר הולכי רגל במקרה של מכונית אוטונומית.

אבל לטכניקה זו יש גבולות. הוא אינו מאפשר ביצוע חשיבה מורכבת. לכן יש צורך לשלב אותו עם שיטות אחרות כדי להתקדם לעבר AI ראוי לשמו.

בהחלט חזק מאוד מבחינת למידה, רשתות עצביות אינן משלימות מהימנות ויכולות במקרים מסוימים להוביל לתוצאות מוטות או לא הגיוניות (לדוגמה: מכונית בנהיגה עצמית נוסעת בכיכר בדרך הלא נכונה).

מכאן העניין בשילוב למידה עמוקה עם שיטות אחרות, AI סימבולי למשל המבוסס על כללים עסקיים מוגדרים מראש, קוד הכביש המהיר בדוגמה שלנו, שיוזרק לרשת כדי לחדד את ההיגיון שלו.

שפת התכנות הטובה ביותר ללמידת מכונה

שפות התכנות היעילות ביותר ללמידת מכונה הן Python ו-R. מדעני נתונים מכירים את שתי השפות הללו. אבל יש גם שפות אחרות ללימוד מכונה.

פרויקטים שונים דורשים שפות שונות. כלי AI הם ספריות תוכנה לביצוע משימות. לפי GitHub, שפת התכנות הטובה ביותר ללמידת מכונה היא Python.

ניתן להשתמש ב-Python לניתוח נתונים וכרייה. זה גם מאפשר לך לפתח מודלים ואלגוריתמים שונים של למידת מכונה. Python מאפשר חיבור, סיווג, רגרסיה והפחתת מימד. הקהילה פייתון חשוב, והוא קל יחסית ללמידה פייתון

לסיכום

למידת מכונה חשובה מכיוון שהיא מעניקה לעסקים תובנות לגבי מגמות בהתנהגות לקוחות ובמודלים תפעוליים עסקיים, תוך תמיכה בפיתוח מוצרים חדשים.

רבות מהחברות המובילות כיום, כמו פייסבוק, גוגל ואובר, הופכות למידת מכונה מרכזית בפעילותן. למידת מכונה הפכה למבדיל תחרותי חשוב עבור חברות רבות.

אם אתה רוצה לדעת יותר על למידת מכונה. תתחיל ללמוד Python, ועם הזמן תהפוך למקצוען. אתה מוזמן להגיב אם יש משהו שאתה לא מבין.