기계 학습은 어떻게 작동합니까?

이 시대에는 기계 학습이 중요합니다. 엘기계 학습은 비즈니스 운영을 관리하고 고객 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 신제품 개발에도 도움이 됩니다. 머신러닝(ML)은 주요 인공지능 기술 중 하나입니다.

학습 기반 내에서 반복되는 패턴을 인식하는 알고리즘을 교육하는 것으로 구성됩니다. 이 훈련 결과 예측(소리, 이미지 등 인식)을 하거나 작업을 자동화(질문에 답하기, 차량 운전 자동화 등)하도록 설계된 컴퓨터 모델이 생성됩니다.

모든 주요 기업이 기계 학습으로 전환하고 있습니다. Amazon, Facebook 및 Google과 같은 회사는 기계 학습을 우선 순위로 삼고 있습니다. 기계 학습이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

많은 정의가 있지만 간단한 단어로 설명하겠습니다. 기계 학습은 인공 지능의 한 형태입니다. 인공 지능은 컴퓨터가 인간처럼 과거 경험에서 배우도록 가르칩니다.

이 과정을 통해 컴퓨터는 자신의 패턴을 식별하고 데이터를 탐색함으로써 스스로를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 일부 코딩에는 최소한의 인간 개입이 필요합니다.

초기 단계에서 많은 실험이 있었습니다. 데이터와 학습, 그리고 컴퓨터가 그것들을 모두 인식하는 방법에 대한 몇 가지 이론이 있었습니다.

그러나 오늘날의 세계에서 기계 학습은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 그러나 이러한 기본적인 경험도 알아야 합니다.

C오 기계 학습이 작동합니까?

기계 학습은 오랫동안 사용되어 왔습니다. 그러나 알고리즘은 날이 갈수록 복잡해지고 있습니다. 최근 개발은 이 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 적용하는 것입니다.

신청이 어렵습니다. 이 모든 것을 정교하게 할 수 있는 졸업생은 다른 프로그래머보다 한 발 앞서 있습니다. 대기업은 경쟁사보다 앞서 나가기 위해 이러한 프로그래머가 필요합니다.

기계 학습으로 달성할 수 없는 작업은 없습니다. 기계 학습의 도움으로 명확한 패턴을 설정할 수 있습니다. 그리고 앞으로는 최소한의 상호 작용으로 자동으로 작동합니다.

머신러닝이 등장한 이후 기업은 이전에 사람이 관리하던 프로세스를 변화시키고 있습니다. 몇 가지 예가 있습니다.

• 고객 통화 참석
• 이력서 검토
• 이미지 인식
• 음성 인식
• 의료 진단
• 통계 차익 거래
• 예측 분석
• 추출.

기계 학습은 두 가지 기술을 사용합니다.

기계 학습에 사용되는 두 가지 주요 기술이 있습니다. 다음과 같습니다.

지도 학습-

이 기술에서 AI는 이전 데이터를 수집합니다. 또한 기계 학습 배포의 출력을 수집하고 생성하는 데 도움이 됩니다. 간단히 말해서 감독 학습은 우리 인간이 무언가를 배우는 방법입니다.

우리는 잘못된 일을 하고 그것을 배우고 분석한 후에 옳은 일을 합니다. 컴퓨터가 다른 것을 배우는 것과 같은 방식입니다.

우리 인간은 다양한 데이터를 컴퓨터에 제공합니다. 그게 우리가 부르는거야 훈련 세트.

비지도 학습 –

이 기술은 알 수 없는 데이터 패턴을 찾은 다음 오류를 찾는 데 도움이 됩니다. 알고리즘은 일반적으로 레이블이 지정되지 않은 예제로 고유한 구조를 이해하려고 시도합니다. 비지도 머신 러닝에는 두 가지 작업이 있습니다.

그룹화

이 학습에서 인간은 먼저 데이터 포인트를 수집하려고 시도합니다. 그런 다음 클러스터로 전환합니다. 마지막으로 서로 비슷하지만 다른 클러스터와 다르게 만들려고 합니다. 시장 세분화에 유용합니다.

크기 축소

이 모델은 훈련에 더 효과적입니다. 이 기술을 사용하면 더 나은 경험과 해석을 위해 유사한 속성을 함께 그룹화할 수 있습니다.

기계 학습 사용

요즘 기계 학습에는 수천 가지 응용 프로그램이 있습니다. 데이터 입력에서 복잡한 위험 평가에 이르기까지 기계 학습이 모든 작업을 수행합니다. 세상은 자동화된 사물을 향해 움직이고 있습니다. 예를 들면, 우리는 자동차의 자동 조종 장치를 좋아합니다.

고객 서비스 및 고객 서비스 기능이 너무 많아 기계가

견습 제도는 좋은 진로를 관리하고 만드는 데 도움이 됩니다.

구글과 아마존의 음성인식도 머신러닝의 응용이다. 조직이 프로세스를 강화할 수 있도록 하는 많은 내부 애플리케이션이 있으며 이는 수동 워크로드를 줄이는 데도 도움이 됩니다.

기계 학습이 수행하는 가장 유용한 작업 중 하나는 오류를 찾는 것입니다. 때때로 복잡한 패턴이나 분석을 볼 때 인간의 눈은 오류를 발견할 수 없지만 컴퓨터는 오류를 감지할 수 있습니다.

또한 기계 학습을 통해 완벽한 서비스 품질, 효율적인 서비스 및 혁신적인 제품을 제공할 수 있습니다. 그것은 인간 노동자들이 이것을 할 수 있게 해줍니다. 이러한 기술은 자연어 처리, 딥 러닝, 컴퓨터 비전 및 기계 학습입니다.

인간은 스프레드시트를 구성하거나 패턴을 식별하는 데 능숙할 수 있습니다. 그러나 대용량 데이터 세트를 분석하고 검사할 수는 없습니다.

AI 알고리즘은 빅데이터를 식별·검토해 빠르게 분석할 수 있다. 기계 학습 없이는 불가능하다.

기계 학습과 인공 지능의 차이점은 무엇입니까?

인공 지능은 인간의 마음을 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 거기에서 기계 학습은 이 목표를 달성하기 위한 도구 중 하나일 뿐입니다.

예를 들어 자율주행차의 경우 횡단보도를 인식하기 위한 이미지나 비디오와 같이 달성할 목표에 따라 기계가 예제를 수집할 수 있습니다.

하지만 이 기술에는 한계가 있습니다. 복잡한 추론을 수행하는 것을 허용하지 않습니다. 따라서 이름에 걸맞는 AI를 향해 나아가기 위해서는 다른 방법과 결합해야 합니다.

확실히 학습 측면에서 매우 강력하지만 신경망은 신뢰할 수 있는 보완물이 아니며 경우에 따라 편향되거나 비논리적인 결과를 초래할 수 있습니다.exemple : 잘못된 방향으로 회전하는 자율주행차).

따라서 딥 러닝을 다른 방법과 결합하는 데 관심이 있습니다. 예를 들어 미리 정의된 비즈니스 규칙을 기반으로 하는 상징적 AI, 이 예의 고속도로 코드는 추론을 개선하기 위해 네트워크에 주입됩니다.

기계 학습을 위한 최고의 프로그래밍 언어

기계 학습에 가장 효과적인 프로그래밍 언어는 Python과 R입니다. 데이터 과학자는 이 두 언어에 익숙합니다. 그러나 기계 학습을 위한 다른 언어도 있습니다.

다른 프로젝트에는 다른 언어가 필요합니다. AI 도구는 작업을 수행하기 위한 소프트웨어 라이브러리입니다. GitHub에 따르면 기계 학습을 위한 최고의 프로그래밍 언어는 Python입니다.

Python은 데이터 분석 및 마이닝에 사용될 수 있습니다. 또한 다양한 기계 학습 모델과 알고리즘을 개발할 수 있습니다. Python에서는 클러스터링, 분류, 회귀 및 차원 축소를 허용합니다. 커뮤니티 파이썬은 중요하다, 그리고 그는 비교적 배우기 쉬운 파이썬.

결론에서

기계 학습은 신제품 개발을 지원하면서 고객 행동 및 비즈니스 운영 모델의 추세에 대한 비즈니스 통찰력을 제공하기 때문에 중요합니다.

Facebook, Google, Uber와 같은 오늘날의 많은 선두 기업은 기계 학습을 운영의 중심으로 삼고 있습니다. 기계 학습은 많은 회사에서 중요한 경쟁 차별화 요소가 되었습니다.

머신러닝에 대해 더 알고 싶다면. Python 학습을 시작하면 시간이 지남에 따라 전문가가 될 것입니다. 이해가 안 되는 부분이 있으면 언제든지 댓글을 달아주세요.