機械学習の仕組み

この時代、機械学習は重要です。 L機械学習は、事業運営の管理と顧客の行動の理解に役立ちます。 新商品の開発にも役立ちます。機械学習 (ML) は、主要な人工知能テクノロジーの 1 つです。

これは、学習ベース内で繰り返されるパターンを認識するようにアルゴリズムをトレーニングすることで構成されます。 このトレーニングにより、予測 (音、画像などの認識) またはタスクの自動化 (質問への回答、車両の自動運転など) を行うように設計されたコンピューター モデルが作成されます。

すべての主要企業が機械学習に目を向けています。 Amazon、Facebook、Google などの企業は、機械学習を優先事項にしています。 機械学習の仕組みを見てみましょう。

機械学習とは何ですか?

多くの定義がありますが、簡単な言葉で説明します。 機械学習は人工知能の一形態です。 人工知能は、コンピューターに人間と同じように過去の経験から学ぶように教えます。

このプロセスを通じて、コンピューターはそのパターンを識別し、データを探索することで、自分自身を改善することができます。 ただし、一部のコーディングでは最小限の人間の関与が必要です。

初期段階では非常に多くの実験がありました。 データと学習、およびコンピューターがそれらすべてを認識する方法については、いくつかの理論がありました。

しかし、今日の世界では、機械学習はますます複雑になっています。 しかし、これらの基本的な経験も知っておく必要があります。

C機械学習はどのように機能するのですか?

機械学習は長い間存在しています。 しかし、アルゴリズムは日々複雑化しています。 最近の開発は、このデータをより迅速かつ効率的に適用することです。

申請は難しい。 これらすべてを洗練された方法で行うことができる卒業生は、他のプログラマーの一歩先を行っています。 大企業は、競合他社の一歩先を行くためにこれらのプログラマーを必要としています。

機械学習で達成できないタスクはありません。 機械学習の助けを借りて、明確なパターンを確立できます。 そして将来的には、最小限の操作で自動的に動作するようになります。

機械学習の登場後、企業はこれまで人間が管理していたプロセスを変革しています。いくつかの例があります。

• 顧客の電話に参加する
• 履歴書のレビュー
• 画像認識
• 音声認識
• 医療診断
• 統計裁定取引
• 予測分析
• 抽出。

機械学習は XNUMX つの手法を使用します

機械学習で使用される主な手法は XNUMX つあります。 それらは次のとおりです。

教師あり学習-

この手法では、AI が以前のデータを収集します。 また、機械学習の展開の出力を収集して生成するのにも役立ちます。 簡単に言えば、教師あり学習とは、人間が物事を学習する方法です。

私たちは何か間違ったことをして、それを学び分析した後、正しいことをします。 コンピューターがさまざまなことを学習するのと同じ方法です。

私たち人間は、さまざまなデータをコンピュータに提供しています。 それが私たちが呼ぶものです トレーニングセット。

教師なし学習 –

この手法は、未知のデータ パターンを見つけるのに役立ち、エラーを見つけるのに役立ちます。 アルゴリズムは通常、ラベルのない例を使用して固有の構造を理解しようとします。 教師なし機械学習には XNUMX つの異なるタスクがあります。

グループ化

この学習では、人間はまずデータ ポイントを収集しようとします。 次に、それらをクラスターに変換します。 そして最後に、それらを互いに類似させようとしますが、他のクラスターとは異なるようにします。 市場のセグメンテーションに役立ちます。

小型化

このモデルは、トレーニングにおいてより効果的です。 この手法により、同様の属性をグループ化して、経験と解釈を向上させることができます。

機械学習の使用

最近では、機械学習のアプリケーションが何千もあります。 データ入力から複雑なリスク評価まで、機械学習がすべてを行います。 世界は自動化に向かって進んでいます。 例えば、私たちは車のオートパイロットが大好きです。

非常に多くの顧客サービスと顧客サービス機能があり、マシンは

見習いは、良いキャリアパスを管理し、作るのに役立ちます。

Google や Amazon の音声認識も機械学習の応用です。 組織がプロセスを強化できる内部アプリケーションが多数あり、手作業の作業負荷を軽減するのにも役立ちます。

機械学習が行う最も有用なことの XNUMX つは、エラーの検出です。 複雑なパターンや分析を見ると、人間の目ではエラーを見つけることができない場合がありますが、コンピューターはエラーを検出できます。

機械学習は、完璧なサービス品質、効率的なサービス、革新的な製品の提供も可能にします。 これにより、人間の労働者がこれを行うことができます。 これらのテクノロジは、自然言語処理、ディープ ラーニング、コンピューター ビジョン、機械学習です。

人間は、スプレッドシートを整理したり、パターンを特定したりするのが得意な場合があります。 ただし、大規模なデータセットを分析および調査することはできません。

AIアルゴリズムは、ビッグデータを識別して調べ、迅速に分析できます。 機械学習がなければ、 それは不可能.

機械学習と人工知能の違いは何ですか?

人工知能は、人間の心をシミュレートすることを目的としています。 そこから、機械学習はこの目標を達成するためのツールの XNUMX つにすぎません。

これにより、自動運転車の場合は横断歩道を認識するための画像や動画など、達成すべき目的に応じて機械が例を取り込むことができます。

しかし、この技術には限界があります。 複雑な推論を実行することはできません。 そのため、他の方法と組み合わせて、その名にふさわしい AI に移行する必要があります。

確かに学習に関しては非常に強力ですが、ニューラル ネットワークは信頼できる補完物ではなく、場合によっては偏った結果や非論理的な結果につながる可能性があります (exemple： 自動運転車がラウンドアバウトを逆走する）。

したがって、深層学習と他の方法、たとえば事前定義されたビジネス ルールに基づくシンボリック AI、この例のハイウェイ コードを組み合わせることへの関心は、その推論を洗練するためにネットワークに注入されます。

機械学習に最適なプログラミング言語

機械学習に最も効果的なプログラミング言語は Python と R です。データ サイエンティストはこの XNUMX つの言語に精通しています。 しかし、機械学習用の言語は他にもあります。

プロジェクトが異なれば、必要な言語も異なります。 AI ツールは、タスクを実行するためのソフトウェア ライブラリです。 GitHub によると、機械学習に最適なプログラミング言語は Python です。

Python はデータ分析とマイニングに使用できます。また、さまざまな機械学習モデルやアルゴリズムを開発することもできます。 Python では、クラスタリング、分類、回帰、次元削減が可能です。地域社会・共同体 パイソンは重要、そして彼は 比較的習得しやすい Python

結論として

機械学習は、新製品の開発をサポートしながら、顧客の行動やビジネス オペレーティング モデルの傾向に関する洞察を企業に提供するため、重要です。

Facebook、Google、Uber など、今日の主要企業の多くは、機械学習を業務の中心に据えています。 機械学習は、多くの企業にとって重要な競争上の差別化要因となっています。

機械学習についてもっと知りたい場合。 Python の学習を開始すると、時間の経過とともにプロになります。 わからないことがあれば遠慮なくコメントください。