Wéi funktionéiert Machine Learning?

An dëser Ära ass Maschinnléieren wichteg. LMaschinn Léieren hëlleft beim Gestioun vun Geschäftsoperatiounen a Verständnis vu Clientverhalen. Et hëlleft och bei der Entwécklung vun neie Produkter. Machine Learning (ML) ass eng vun den Haapt kënschtlech Intelligenz Technologien.

Et besteet aus Training en Algorithmus fir widderhuelend Mustere bannent enger Léierbasis ze erkennen. Dës Formatioun resultéiert an engem Computermodell entwéckelt fir Prognosen ze maachen (e Klang, e Bild z'erkennen, etc.) oder Aufgaben ze automatiséieren (eng Fro beäntweren, e Gefier automatiséieren, etc.).

All gréisser Firmen wenden sech op Maschinnléieren. Firmen wéi Amazon, Facebook a Google maachen Maschinnléieren eng Prioritéit. Loosst eis kucken wéi Maschinn Léieren funktionnéiert.

Wat ass Maschinn Léieren?

Et gi vill Definitiounen, awer ech ginn Iech se an einfache Wierder. Maschinnléieren ass eng Form vu kënschtlecher Intelligenz. Kënschtlech Intelligenz léiert Computeren aus vergaangener Erfahrung ze léieren, wéi e Mënsch et mécht.

Duerch dëse Prozess kann de Computer sech selwer verbesseren andeems hien seng Mustere identifizéiert an d'Donnéeën exploréiert. Wéi och ëmmer, et erfuerdert minimal mënschlech Bedeelegung fir e puer Kodéierung.

Et waren esou vill Experimenter an de fréie Stadien. Et waren e puer Theorien iwwer Daten a Léieren a wéi de Computer se all erkennt.

Awer an der heiteger Welt gëtt Maschinnléiere méi komplex. Mä Dir musst och dës Basis Erfahrungen wëssen.

Cow funktionnéiert Maschinn Léieren?

Maschinn Léieren ass scho laang. Wéi och ëmmer, den Algorithmus gëtt all Dag méi komplex. Déi rezent Entwécklung ass dës Donnéeën méi séier an effizient ëmzesetzen.

Uwendungen si schwéier. E Graduéierter deen all dës Saachen op eng sophistikéiert Manéier maache kann ass ee Schrëtt viraus vun anere Programméierer. Grouss Firmen brauchen dës Programméierer fir virun hire Konkurrenten ze bleiwen.

Et gëtt keng Aufgab déi net mat Maschinnléieren erfëllt ka ginn. Mat der Hëllef vu Maschinnléiere kënnen definitiv Mustere festgeluecht ginn. An an Zukunft wäert et automatesch mat minimaler Interaktioun funktionnéieren.

No der Arrivée vu Maschinnléiere transforméiere Firmen hir Prozesser, déi virdru vu Mënsche geréiert goufen. Et ginn e puer Beispiller.

• Besicht Client Appellen
• Curriculum Vitae Iwwerpréiwung
• Bild Unerkennung
• Ried Unerkennung
• Medizinesch Diagnos
• Statistesch Arbitrage
• Predictive Analyse
• Extraktioun.

Maschinn Léieren benotzt zwou Techniken

Et ginn zwou Haapttechnike benotzt vu Maschinnléieren. Si sinn déi folgend.

Iwwerwaacht Léieren-

An dëser Technik sammelt den AI déi vireg Donnéeën. Et hëlleft och d'Output vun der Maschinn Léieren Deployment ze sammelen an ze produzéieren. Einfach gesot, iwwerwaacht Léieren ass wéi mir Mënschen Saachen léieren.

Mir maachen eppes falsch a maachen dat richtegt nodeems mir et geléiert an analyséiert hunn. Et ass déiselwecht Manéier wéi de Computer verschidde Saachen léiert.

Mir Mënschen ginn verschidden Daten un Computeren. Dat nenne mir den Trainingsset.

Onkontrolléiert Léieren -

Dës Technik hëlleft onbekannt Datemuster ze fannen, an hëlleft dann Feeler ze fannen. Den Algorithmus probéiert allgemeng déi inherent Struktur mat onbekannte Beispiller ze verstoen. Et ginn zwou verschidden Aufgaben am oniwwerwaachte Maschinnléieren.

Gruppéieren

An dësem Léieren probéieren d'Mënschen als éischt Datenpunkten ze sammelen. Dann maachen se an Cluster. A schliisslech probéiert et se ähnlech mateneen ze maachen, awer anescht wéi aner Cluster. Et ass nëtzlech fir Maartsegmentatioun.

Gréisst Reduktioun

Dëse Modell ass méi effektiv am Training. Dës Technik erlaabt ähnlech Attributer zesummen ze gruppéiere fir eng besser Erfahrung an Interpretatioun.

Benotzt Maschinn Léieren

Et ginn dausend Uwendunge vu Maschinnléieren dës Deeg. Vun Dateentrée bis komplex Risikobewäertungen, Maschinnléieren mécht alles. D'Welt geet Richtung automatiséiert Saachen. zum Beispill, Mir Léift Autopiloten an Autoen.

Et gi sou vill Client Service a Client Service Funktiounen datt d'Maschinn

Léierpersonal hëlleft fir e gudde Karriärwee ze managen an ze maachen.

Stëmmerkennung vu Google an Amazon ass och eng Applikatioun vu Maschinnléieren. Et ginn eng grouss Zuel vun internen Uwendungen, déi eng Organisatioun erlaben hir Prozesser ze stäerken, wat och hëlleft fir d'manuell Aarbechtsbelaaschtung ze reduzéieren.

Ee vun de nëtzlechsten Saachen déi Maschinnléiere mécht ass Feeler ze fannen. Heiansdo, wann Dir komplex Mustere oder Analysen kuckt, kann d'mënschlecht Auge keng Feeler feststellen, awer de Computer kann se erkennen.

Maschinn Léieren mécht et och méiglech perfekt Qualitéit vum Service, efficace Servicer an innovativ Produkter ze bidden. Et befreit déi mënschlech Aarbechter dëst ze maachen. Dës Technologien sinn natierlech Sproochveraarbechtung, Deep Learning, Computervisioun a Maschinnléieren.

E Mënsch ka gutt sinn fir Spreadsheets ze organiséieren oder Mustere z'identifizéieren. Awer et kann net grouss Datesets analyséieren an ënnersichen.

Den AI Algorithmus kann grouss Daten identifizéieren an iwwerpréiwen a séier analyséieren. Ouni Maschinnléieren, et ass net méiglech.

Wat ass den Ënnerscheed tëscht Maschinnléieren a kënschtlecher Intelligenz?

Kënschtlech Intelligenz zielt fir de mënschleche Geescht ze simuléieren. Vun do aus ass Maschinnléieren nëmmen ee vun den Tools fir dëst Zil z'erreechen.

Et erlaabt d'Maschinn Beispiller no Ziler z'erreechen, zum Beispill Biller oder Videoe fir e Foussgängerkrees am Fall vun engem autonomen Auto z'erkennen.

Awer dës Technik huet seng Grenzen. Et erlaabt net komplex Begrënnung auszeféieren. Et ass dofir noutwendeg et mat anere Methoden ze koppelen fir op eng AI ze goen, déi den Numm wäertvoll ass.

Sécherlech ganz mächteg am Sënn vum Léieren, neural Netzwierker sinn awer net zouverlässeg Ergänzunge a kënnen an e puer Fäll zu biased oder onlogeschen Resultater féieren (Beispill: e selbstfahrenden Auto dee falsche Wee e Rondpoint mécht).

Dofir den Interessi fir déif Léieren mat anere Methoden ze kombinéieren, e symboleschen AI zum Beispill baséiert op virdefinéierte Geschäftsregelen, den Autobunnscode an eisem Beispill, deen an d'Netz injizéiert gëtt fir seng Begrënnung ze verfeineren.

Bescht Programméierungssprooch fir Maschinnléieren

Déi effektivst Programméierungssprooche fir Maschinnléieren sinn Python a R. Datewëssenschaftler kennen dës zwou Sprooche vertraut. Awer et ginn och aner Sprooche fir Maschinnléieren.

Verschidde Projete verlaangen verschidde Sproochen. AI Tools si Softwarebibliothéike fir Aufgaben auszeféieren. Geméiss GitHub ass déi bescht Programméierungssprooch fir Maschinnléieren Python.

Python ka fir Datenanalyse a Mining benotzt ginn. Et erlaabt Iech och verschidde Maschinnléiermodeller an Algorithmen z'entwéckelen. Python erlaabt Clustering, Klassifikatioun, Regressioun an Dimensiounsreduktioun. D'Gemeng Python ass wichteg, an hien ass relativ einfach ze léieren Python

zu Conclusioun

Maschinnléieren ass wichteg well et Firmen Abléck an Trends am Clientverhalen a Geschäftsbetribsmodeller gëtt, wärend nei Produktentwécklung ënnerstëtzen.

Vill vun de féierende Firmen vun haut, wéi Facebook, Google an Uber, maachen Maschinnléieren zentral fir hir Operatiounen. Maschinnléieren ass e wichtege kompetitive Differenzéierer fir vill Firmen ginn.

Wann Dir méi iwwer Maschinnléiere wëllt wëssen. Start Python léieren, a mat der Zäit wäert Dir e Profi ginn. Fillt Iech gratis ze kommentéieren wann et eppes ass wat Dir net versteet.