Kaip veikia mašininis mokymasis?

Šiuo metu mašininis mokymasis yra svarbus. Lmašininis mokymasis padeda valdyti verslo operacijas ir suprasti klientų elgesį. Tai taip pat padeda kurti naujus produktus. Mašinų mokymasis (ML) yra viena iš pagrindinių dirbtinio intelekto technologijų.

Jį sudaro algoritmo mokymas atpažinti pasikartojančius modelius mokymosi bazėje. Šių mokymų rezultatas – kompiuterinis modelis, skirtas numatyti (atpažinti garsą, vaizdą ir pan.) arba automatizuoti užduotis (atsakyti į klausimą, automatizuoti transporto priemonės vairavimą ir pan.).

Visos didžiosios įmonės pereina prie mašininio mokymosi. Tokios įmonės kaip „Amazon“, „Facebook“ ir „Google“ teikia mašininiam mokymuisi prioritetą. Pažiūrėkime, kaip veikia mašininis mokymasis.

Kas yra mašininis mokymasis?

Apibrėžimų yra daug, bet aš juos pateiksiu paprastais žodžiais. Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto forma. Dirbtinis intelektas moko kompiuterius mokytis iš praeities patirties, kaip tai daro žmogus.

Vykdydamas šį procesą, kompiuteris gali tobulėti nustatydamas savo modelius ir tyrinėdamas duomenis. Tačiau tam tikram kodavimui reikalingas minimalus žmogaus dalyvavimas.

Ankstyvosiose stadijose buvo tiek daug eksperimentų. Buvo keletas teorijų apie duomenis ir mokymąsi bei tai, kaip kompiuteris juos visus atpažįsta.

Tačiau šiuolaikiniame pasaulyje mašininis mokymasis tampa vis sudėtingesnis. Tačiau jūs taip pat turite žinoti šias pagrindines patirtis.

Ckaip veikia mašininis mokymasis?

Mašininis mokymasis egzistuoja jau seniai. Tačiau algoritmas kasdien tampa sudėtingesnis. Naujausia plėtra yra šiuos duomenis taikyti greičiau ir efektyviau.

Paraiškos yra sudėtingos. Absolventas, galintis visus šiuos dalykus atlikti sudėtingai, yra vienu žingsniu priekyje kitų programuotojų. Didelėms įmonėms reikia šių programuotojų, kad jie liktų prieš savo konkurentus.

Nėra užduoties, kurios nebūtų galima atlikti naudojant mašininį mokymąsi. Mašininio mokymosi pagalba galima nustatyti tam tikrus modelius. Ir ateityje jis veiks automatiškai su minimalia sąveika.

Atsiradus mašininiam mokymuisi, įmonės keičia savo procesus, kuriuos anksčiau valdė žmonės. Yra keletas pavyzdžių.

• Dalyvaukite klientų skambučiuose
• Gyvenimo aprašymo peržiūra
• Vaizdo atpažinimas
• Kalbos atpažinimas
• Medicininė diagnozė
• Statistinis arbitražas
• Nuspėjamoji analizė
• Gavyba.

Mašinų mokymasis naudoja du būdus

Yra du pagrindiniai mašininio mokymosi metodai. Jie yra tokie.

Mokymasis prižiūrimas -

Šiuo metodu AI renka ankstesnius duomenis. Tai taip pat padeda rinkti ir gaminti mašininio mokymosi diegimo rezultatus. Paprasčiau tariant, prižiūrimas mokymasis yra tai, kaip mes, žmonės, mokomės dalykų.

Mes darome kažką ne taip, o išmokę ir išanalizavę darome teisingai. Taip pat kompiuteris mokosi įvairių dalykų.

Mes, žmonės, kompiuteriams pateikiame įvairius duomenis. Taip mes vadiname treniruočių rinkinys.

Mokymasis be priežiūros –

Ši technika padeda rasti nežinomus duomenų šablonus, o tada – klaidas. Algoritmas paprastai bando suprasti būdingą struktūrą naudodamas nepažymėtus pavyzdžius. Yra dvi skirtingos užduotys be priežiūros mašininio mokymosi.

Grupavimas

Šio mokymosi metu žmonės pirmiausia bando rinkti duomenų taškus. Tada paverskite juos grupelėmis. Galiausiai bandoma padaryti juos panašius vienas į kitą, bet skirtis nuo kitų grupių. Tai naudinga rinkos segmentavimui.

Dydžio sumažinimas

Šis modelis yra efektyvesnis treniruotėse. Ši technika leidžia sugrupuoti panašius požymius, kad būtų galima geriau patirti ir interpretuoti.

Naudojant mašininį mokymąsi

Šiomis dienomis yra tūkstantis mašininio mokymosi programų. Nuo duomenų įvedimo iki sudėtingų rizikos įvertinimų – mašininis mokymasis atlieka viską. Pasaulis juda link automatizuotų dalykų. pavyzdžiui, mes mėgstame autopilotus automobiliuose.

Yra tiek daug klientų aptarnavimo ir klientų aptarnavimo funkcijų, kad mašina

Pameistrystė padeda susitvarkyti ir daryti gerą karjeros kelią.

„Google“ ir „Amazon“ balso atpažinimas taip pat yra mašininio mokymosi programa. Yra daug vidinių programų, kurios leidžia organizacijai padidinti savo procesus, o tai taip pat padeda sumažinti rankinį darbo krūvį.

Vienas iš naudingiausių dalykų, kuriuos daro mašininis mokymasis, yra klaidų radimas. Kartais, žiūrint į sudėtingus modelius ar analizes, žmogaus akis negali pastebėti klaidų, tačiau kompiuteris gali jas aptikti.

Mašininis mokymasis taip pat leidžia pasiūlyti nepriekaištingą paslaugų kokybę, efektyvias paslaugas ir novatoriškus produktus. Tai išlaisvina darbuotojus tai daryti. Šios technologijos yra natūralus kalbos apdorojimas, gilus mokymasis, kompiuterinis matymas ir mašininis mokymasis.

Žmogus gali gerai organizuoti skaičiuokles ar nustatyti modelius. Tačiau ji negali analizuoti ir ištirti didelių duomenų rinkinių.

AI algoritmas gali nustatyti ir ištirti didelius duomenis bei greitai juos analizuoti. Be mašininio mokymosi, tai neįmanoma.

Kuo skiriasi mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas siekia imituoti žmogaus protą. Nuo tada mašininis mokymasis yra tik viena iš priemonių šiam tikslui pasiekti.

Tai leidžia mašinai gauti pavyzdžius pagal siektinus tikslus, pavyzdžiui, vaizdus ar vaizdo įrašus, kad atpažintų pėsčiųjų perėją autonominio automobilio atveju.

Tačiau ši technika turi savo ribas. Tai neleidžia atlikti sudėtingų samprotavimų. Todėl būtina jį derinti su kitais metodais, kad būtų galima pereiti prie tokio pavadinimo verto dirbtinio intelekto.

Neabejotinai labai galingi mokymosi požiūriu, neuroniniai tinklai nėra patikimi papildymai ir kai kuriais atvejais gali sukelti šališkus ar nelogiškus rezultatus (pavyzdys: savarankiškai važiuojantis automobilis, važiuojantis žiedine sankryža ne tuo keliu).

Iš čia kyla interesas derinti giluminį mokymąsi su kitais metodais, simboliniu AI, pavyzdžiui, remiantis iš anksto nustatytomis verslo taisyklėmis, greitkelio kodu mūsų pavyzdyje, kuris bus įvestas į tinklą, siekiant patobulinti savo samprotavimus.

Geriausia programavimo kalba mašininiam mokymuisi

Veiksmingiausios mašininio mokymosi programavimo kalbos yra Python ir R. Data mokslininkai yra susipažinę su šiomis dviem kalbomis. Tačiau yra ir kitų mašininio mokymosi kalbų.

Skirtingiems projektams reikia skirtingų kalbų. AI įrankiai yra programinės įrangos bibliotekos, skirtos užduotims atlikti. „GitHub“ teigimu, geriausia mašininio mokymosi programavimo kalba yra „Python“.

Python gali būti naudojamas duomenų analizei ir gavybai. Tai taip pat leidžia kurti skirtingus mašininio mokymosi modelius ir algoritmus. Python leidžia grupuoti, klasifikuoti, regresuoti ir sumažinti matmenis. Bendruomenė Python yra svarbusir jis yra palyginti lengva išmokti Python.

užbaigiant

Mašininis mokymasis yra svarbus, nes suteikia įmonėms įžvalgų apie klientų elgsenos tendencijas ir verslo veiklos modelius, kartu remiant naujų produktų kūrimą.

Daugelis šiuolaikinių pirmaujančių kompanijų, tokių kaip „Facebook“, „Google“ ir „Uber“, savo veikloje skiria mašininį mokymąsi. Mašininis mokymasis tapo svarbiu daugelio įmonių konkurenciniu skirtumu.

Jei norite daugiau sužinoti apie mašininį mokymąsi. Pradėkite mokytis Python ir laikui bėgant tapsite profesionalu. Nesivaržykite komentuoti, jei ko nors nesuprantate.