Како функционира машинското учење?

Во оваа ера, машинското учење е важно. Лмашинското учење помага во управувањето со деловните операции и разбирањето на однесувањето на клиентите. Помага и во развојот на нови производи. Машинското учење (ML) е една од главните технологии за вештачка интелигенција.

Се состои од обука на алгоритам за препознавање на повторливи обрасци во базата за учење. Оваа обука резултира со компјутерски модел дизајниран да прави предвидувања (препознава звук, слика итн.) или автоматизира задачи (одговори на прашање, автоматизирање на возење возило итн.).

Сите големи компании се свртуваат кон машинско учење. Компаниите како Amazon, Facebook и Google го прават машинското учење приоритет. Ајде да видиме како функционира машинското учење.

Што е машинско учење?

Има многу дефиниции, но јас ќе ви ги дадам со едноставни зборови. Машинското учење е форма на вештачка интелигенција. Вештачката интелигенција ги учи компјутерите да учат од минатото искуство, како што тоа го прави човекот.

Преку овој процес, компјутерот може да се подобри со идентификување на неговите обрасци и истражување на податоците. Сепак, тоа бара минимално човечко учество за одредено кодирање.

Имаше толку многу експерименти во раните фази. Имаше неколку теории за податоците и учењето и како компјутерот ги препознава сите.

Но, во денешниот свет, машинското учење станува покомплексно. Но, исто така треба да ги знаете овие основни искуства.

Cкако функционира машинското учење?

Машинското учење постои долго време. Сепак, алгоритмот од ден на ден станува се покомплексен. Неодамнешниот развој е да се применат овие податоци побрзо и поефикасно.

Апликациите се тешки. Дипломиран кој може да ги направи сите овие работи на софистициран начин е чекор понапред од другите програмери. На големите компании им требаат овие програмери за да останат пред своите конкуренти.

Не постои задача што не може да се постигне со машинско учење. Со помош на машинско учење, може да се утврдат дефинитивни шеми. И во иднина ќе работи автоматски со минимална интеракција.

По доаѓањето на машинското учење, компаниите ги трансформираат своите процеси, кои претходно беа управувани од луѓе. Има неколку примери.

• Присуствувајте на повиците на клиентите
• Преглед на биографија
• Препознавање слика
• Препознавање на говор
• Медицинска дијагноза
• Статистичка арбитража
• Предиктивна анализа
• Екстракција.

Машинското учење користи две техники

Постојат две главни техники што ги користи машинското учење. Тие се следните.

Надгледувано учење-

Во оваа техника, вештачката интелигенција ги собира претходните податоци. Исто така, помага да се собере и произведе излезот од распоредувањето на машинското учење. Едноставно кажано, надгледуваното учење е како ние луѓето ги учиме работите.

Ние правиме нешто погрешно и ја правиме вистинската работа откако ќе го научиме и анализираме. Тоа е на ист начин на кој компјутерот учи различни работи.

Ние луѓето им даваме различни податоци на компјутерите. Така викаме комплетот за обука.

Учење без надзор -

Оваа техника помага да се најдат непознати обрасци на податоци, а потоа помага да се најдат грешки. Алгоритмот генерално се обидува да ја разбере инхерентната структура со неозначени примери. Постојат две различни задачи во машинското учење без надзор.

Групирање

Во ова учење, луѓето прво се обидуваат да соберат точки на податоци. Потоа претворете ги во кластери. И, конечно, се обидува да ги направи слични едни на други, но различни од другите кластери. Тоа е корисно за сегментација на пазарот.

Намалување на големината

Овој модел е поефикасен во обуката. Оваа техника овозможува слични атрибути да се групираат заедно за подобро искуство и толкување.

Користење на машинско учење

Деновиве има илјада апликации за машинско учење. Од внесување податоци до сложени проценки на ризикот, машинското учење прави се. Светот се движи кон автоматизирани работи. На пример, ги сакаме автопилотите во автомобилите.

Има толку многу функции за услуги на клиентите и услуги на клиентите што машината

Чиракувањето помага да се управува и да се направи добар пат во кариерата.

Препознавањето глас од Google и Amazon е исто така апликација за машинско учење. Има голем број внатрешни апликации кои овозможуваат организацијата да ги зајакне своите процеси, што исто така помага да се намали рачниот обем на работа.

Една од најкорисните работи што ги прави машинското учење е наоѓање грешки. Понекогаш кога гледате сложени обрасци или анализи, човечкото око не може да забележи грешки, но компјутерот може да ги открие.

Машинското учење, исто така, овозможува да се понуди совршен квалитет на услуга, ефикасни услуги и иновативни производи. Тоа ги ослободува човечките работници да го направат тоа. Овие технологии се обработка на природен јазик, длабоко учење, компјутерска визија и машинско учење.

Човечкото суштество може да биде добро во организирање табеларни пресметки или идентификација на обрасци. Но, не може да анализира и испитува големи збирки на податоци.

Алгоритмот за вештачка интелигенција може да идентификува и испитува големи податоци и брзо да ги анализира. Без машинско учење, тоа е невозможно.

Која е разликата помеѓу машинското учење и вештачката интелигенција?

Вештачката интелигенција има за цел да го симулира човечкиот ум. Оттука, машинското учење е само една од алатките за постигнување на оваа цел.

Овозможува машината да внесува примери според целите што треба да се постигнат, на пример слики или видеа за препознавање на пешачки премин во случај на автономен автомобил.

Но, оваа техника има свои граници. Не дозволува да се спроведе сложено расудување. Затоа е неопходно да се поврзе со други методи за да се придвижи кон вештачка интелигенција достојна за името.

Секако многу моќни во однос на учењето, невронските мрежи сепак не се сигурни комплементи и во некои случаи може да доведат до пристрасни или нелогични резултати (пример: самоуправувачки автомобил кој оди на кружен тек на погрешен начин).

Оттука и интересот за комбинирање на длабокото учење со други методи, симболична вештачка интелигенција на пример заснована на однапред дефинирани деловни правила, кодот на автопатот во нашиот пример, кој ќе се инјектира во мрежата за да се насочи неговото размислување.

Најдобар програмски јазик за машинско учење

Најефикасните програмски јазици за машинско учење се Python и R. Научниците за податоци се запознаени со овие два јазици. Но, постојат и други јазици за машинско учење.

Различни проекти бараат различни јазици. Алатките за вештачка интелигенција се софтверски библиотеки за извршување на задачи. Според GitHub, најдобар програмски јазик за машинско учење е Python.

Пајтон може да се користи за анализа на податоци и рударство. Исто така, ви овозможува да развивате различни модели и алгоритми за машинско учење. Пајтон овозможува групирање, класификација, регресија и намалување на димензионалноста. Заедницата Пајтон е важен, и тој е релативно лесно за учење Пајтон

во заклучок

Машинското учење е важно затоа што им дава на компаниите увид во трендовите во однесувањето на клиентите и деловните модели на работење, истовремено поддржувајќи го развојот на нови производи.

Многу од водечките компании на денешницата, како што се Facebook, Google и Uber, го прават машинското учење централно во нивните операции. Машинското учење стана важна конкурентна разлика за многу компании.

Ако сакате да дознаете повеќе за машинското учење. Почнете да учите Python и со текот на времето ќе станете професионалец. Слободно коментирајте ако има нешто што не ви е јасно.