Kā darbojas mašīnmācīšanās?

Šajā laikmetā mašīnmācība ir svarīga. LMašīnmācīšanās palīdz pārvaldīt biznesa operācijas un izprast klientu uzvedību. Tas palīdz arī jaunu produktu izstrādē. Mašīnmācība (ML) ir viena no galvenajām mākslīgā intelekta tehnoloģijām.

Tas sastāv no algoritma apmācības, lai atpazītu atkārtotus modeļus mācību bāzē. Šīs apmācības rezultātā tiek izveidots datormodelis, kas paredzēts, lai veiktu prognozes (atpazīt skaņu, attēlu utt.) vai automatizētu uzdevumus (atbildētu uz jautājumu, automatizētu transportlīdzekļa vadīšanu utt.).

Visi lielākie uzņēmumi pievēršas mašīnmācībai. Tādi uzņēmumi kā Amazon, Facebook un Google mašīnmācīšanos padara par prioritāti. Apskatīsim, kā darbojas mašīnmācīšanās.

Kas ir mašīnmācība?

Ir daudz definīciju, bet es jums tās došu vienkāršos vārdos. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta veids. Mākslīgais intelekts māca datoriem mācīties no pagātnes pieredzes, kā to dara cilvēks.

Izmantojot šo procesu, dators var sevi uzlabot, identificējot savus modeļus un izpētot datus. Tomēr zināmai kodēšanai ir nepieciešama minimāla cilvēka iesaistīšanās.

Agrīnās stadijās bija tik daudz eksperimentu. Bija dažas teorijas par datiem un mācīšanos un to, kā dators tos visus atpazīst.

Taču mūsdienu pasaulē mašīnmācīšanās kļūst sarežģītāka. Bet jums ir jāzina arī šī pamata pieredze.

Ckā darbojas mašīnmācīšanās?

Mašīnmācība pastāv jau ilgu laiku. Tomēr algoritms katru dienu kļūst sarežģītāks. Jaunākā attīstība ir šo datu izmantošana ātrāk un efektīvāk.

Pieteikumi ir sarežģīti. Absolvents, kurš visas šīs lietas var paveikt sarežģītā veidā, ir soli priekšā citiem programmētājiem. Lielajiem uzņēmumiem ir nepieciešami šie programmētāji, lai tie apsteigtu savus konkurentus.

Nav neviena uzdevuma, ko nevarētu paveikt ar mašīnmācību. Ar mašīnmācības palīdzību var izveidot noteiktus modeļus. Un nākotnē tas darbosies automātiski ar minimālu mijiedarbību.

Pēc mašīnmācības ieviešanas uzņēmumi pārveido savus procesus, kurus iepriekš vadīja cilvēki. Ir daži piemēri.

• Apmeklējiet klientu zvanus
• Curriculum vitae apskats
• Attēlu atpazīšana
• Runas atpazīšana
• Medicīniskā diagnoze
• Statistiskā arbitrāža
• Prognozējošā analīze
• Ekstrakcija.

Mašīnmācībā tiek izmantotas divas metodes

Mašīnmācībā tiek izmantotas divas galvenās metodes. Tie ir šādi.

Uzraudzīta mācīšanās -

Šajā tehnikā AI apkopo iepriekšējos datus. Tas arī palīdz apkopot un ražot mašīnmācīšanās izvietošanas rezultātus. Vienkārši sakot, uzraudzīta mācīšanās ir veids, kā mēs, cilvēki, mācāmies lietas.

Mēs darām kaut ko nepareizi un darām pareizi pēc tam, kad to esam iemācījušies un analizējuši. Tādā pašā veidā dators apgūst dažādas lietas.

Mēs, cilvēki, sniedzam datoriem dažādus datus. Tā mēs saucam treniņu komplekts.

Bez uzraudzības mācības -

Šis paņēmiens palīdz atrast nezināmus datu modeļus un pēc tam palīdz atrast kļūdas. Algoritms parasti mēģina izprast raksturīgo struktūru ar nemarķētiem piemēriem. Nepārraudzītā mašīnmācībā ir divi dažādi uzdevumi.

Grupēšana

Šajā mācībā cilvēki vispirms mēģina savākt datu punktus. Pēc tam pārvērtiet tos kopās. Visbeidzot, tas mēģina padarīt tos līdzīgus viens otram, bet atšķirīgus no citām kopām. Tas ir noderīgi tirgus segmentēšanai.

Izmēru samazināšana

Šis modelis ir efektīvāks apmācībā. Šis paņēmiens ļauj grupēt līdzīgus atribūtus, lai iegūtu labāku pieredzi un interpretāciju.

Mašīnmācības izmantošana

Mūsdienās ir tūkstoš mašīnmācības lietojumu. No datu ievades līdz sarežģītiem riska novērtējumiem, mašīnmācība dara visu. Pasaule virzās uz automatizētām lietām. piemēram, mēs mīlam autopilotus automašīnās.

Ir tik daudz klientu apkalpošanas un klientu apkalpošanas funkciju, ka mašīna

Mācekļa prakse palīdz pārvaldīt un izveidot labu karjeras ceļu.

Google un Amazon balss atpazīšana ir arī mašīnmācības lietojumprogramma. Ir liels skaits iekšējo lietojumprogrammu, kas ļauj organizācijai uzlabot procesus, kas arī palīdz samazināt manuālo darba slodzi.

Viena no visnoderīgākajām lietām, ko veic mašīnmācīšanās, ir kļūdu atrašana. Dažreiz, aplūkojot sarežģītus modeļus vai analīzes, cilvēka acs nevar pamanīt kļūdas, bet dators var tās atklāt.

Mašīnmācība arī ļauj piedāvāt nevainojamu pakalpojumu kvalitāti, efektīvus pakalpojumus un inovatīvus produktus. Tas atbrīvo cilvēku strādniekus to darīt. Šīs tehnoloģijas ir dabiskā valodas apstrāde, dziļa mācīšanās, datorredze un mašīnmācīšanās.

Cilvēks var labi organizēt izklājlapas vai noteikt modeļus. Taču tā nevar analizēt un pārbaudīt lielas datu kopas.

AI algoritms var identificēt un pārbaudīt lielos datus un ātri tos analizēt. Bez mašīnmācīšanās, tas nav iespējams.

Kāda ir atšķirība starp mašīnmācību un mākslīgo intelektu?

Mākslīgā intelekta mērķis ir simulēt cilvēka prātu. No turienes mašīnmācīšanās ir tikai viens no instrumentiem šī mērķa sasniegšanai.

Tas ļauj mašīnai uzņemt piemērus atbilstoši sasniedzamajiem mērķiem, piemēram, attēlus vai video, lai atpazītu gājēju pāreju autonomas automašīnas gadījumā.

Bet šai tehnikai ir savas robežas. Tas neļauj veikt sarežģītu argumentāciju. Tāpēc tas ir jāapvieno ar citām metodēm, lai virzītos uz šī vārda cienīgu AI.

Neironu tīkli, protams, ir ļoti spēcīgi mācīšanās ziņā, tomēr nav uzticami papildinājumi un dažos gadījumos var novest pie neobjektīviem vai neloģiskiem rezultātiem (piemērs: pašbraucoša automašīna, kas apgriež nepareizo ceļu).

Līdz ar to interese apvienot dziļo mācīšanos ar citām metodēm, simbolisku AI, piemēram, pamatojoties uz iepriekš definētiem uzņēmējdarbības noteikumiem, mūsu piemērā norādīto šosejas kodu, kas tiks ievadīts tīklā, lai precizētu tā pamatojumu.

Labākā programmēšanas valoda mašīnmācībai

Visefektīvākās programmēšanas valodas mašīnmācībai ir Python un R. Datu zinātnieki pārzina šīs divas valodas. Bet mašīnmācībai ir arī citas valodas.

Dažādiem projektiem ir vajadzīgas dažādas valodas. AI rīki ir programmatūras bibliotēkas uzdevumu veikšanai. Saskaņā ar GitHub teikto, labākā mašīnmācības programmēšanas valoda ir Python.

Python var izmantot datu analīzei un ieguvei. Tas arī ļauj izstrādāt dažādus mašīnmācīšanās modeļus un algoritmus. Python ļauj veikt klasterizāciju, klasificēšanu, regresiju un dimensiju samazināšanu. Sabiedrība Python ir svarīgs, un viņš ir salīdzinoši viegli iemācīties Pitons.

noslēgumā

Mašīnmācība ir svarīga, jo tā sniedz uzņēmumiem ieskatu klientu uzvedības tendencēs un biznesa darbības modeļos, vienlaikus atbalstot jaunu produktu izstrādi.

Daudzi no mūsdienu vadošajiem uzņēmumiem, piemēram, Facebook, Google un Uber, mašīnmācīšanos padara par galveno savās darbībās. Mašīnmācība ir kļuvusi par svarīgu konkurences atšķirīgo faktoru daudziem uzņēmumiem.

Ja vēlaties uzzināt vairāk par mašīnmācību. Sāciet mācīties Python, un laika gaitā jūs kļūsit par profesionāli. Droši rakstiet komentāros, ja ir kaut kas nesaprotams.