Bagaimana Pembelajaran Mesin Berfungsi?

Dalam era ini, pembelajaran mesin adalah penting. Lpembelajaran mesin membantu dalam mengurus operasi perniagaan dan memahami gelagat pelanggan. Ia juga membantu dalam pembangunan produk baru. Pembelajaran mesin (ML) ialah salah satu teknologi kecerdasan buatan yang utama.

Ia terdiri daripada melatih algoritma untuk mengenali corak berulang dalam pangkalan pembelajaran. Latihan ini menghasilkan model komputer yang direka untuk membuat ramalan (mengenal bunyi, imej, dsb.) atau mengautomasikan tugas (menjawab soalan, mengautomasikan memandu kenderaan, dsb.).

Semua syarikat utama beralih kepada pembelajaran mesin. Syarikat seperti Amazon, Facebook dan Google menjadikan pembelajaran mesin sebagai keutamaan. Mari lihat cara pembelajaran mesin berfungsi.

Apakah pembelajaran mesin?

Terdapat banyak definisi, tetapi saya akan memberikannya kepada anda dengan kata-kata yang mudah. Pembelajaran mesin ialah satu bentuk kecerdasan buatan. Kecerdasan Buatan mengajar komputer untuk belajar daripada pengalaman lalu, seperti yang dilakukan oleh manusia.

Melalui proses ini, komputer boleh memperbaiki dirinya dengan mengenal pasti coraknya dan meneroka data. Walau bagaimanapun, ia memerlukan penglibatan manusia yang minimum untuk beberapa pengekodan.

Terdapat begitu banyak eksperimen pada peringkat awal. Terdapat beberapa teori tentang data dan pembelajaran serta cara komputer mengenali kesemuanya.

Tetapi dalam dunia hari ini, pembelajaran mesin semakin kompleks. Tetapi anda juga perlu mengetahui pengalaman asas ini.

Cbagaimana pembelajaran mesin berfungsi?

Pembelajaran mesin telah wujud sejak sekian lama. Walau bagaimanapun, algoritma semakin kompleks dari hari ke hari. Perkembangan terkini adalah untuk menggunakan data ini dengan lebih cepat dan cekap.

Permohonan adalah sukar. Seorang graduan yang boleh melakukan semua perkara ini dengan cara yang canggih adalah satu langkah di hadapan pengaturcara lain. Syarikat besar memerlukan pengaturcara ini untuk terus mendahului pesaing mereka.

Tiada tugas yang tidak dapat dicapai dengan pembelajaran mesin. Dengan bantuan pembelajaran mesin, corak yang pasti boleh diwujudkan. Dan pada masa hadapan, ia akan berfungsi secara automatik dengan interaksi yang minimum.

Selepas kedatangan pembelajaran mesin, syarikat sedang mengubah proses mereka, yang sebelum ini diuruskan oleh manusia. Terdapat beberapa contoh.

• Menghadiri panggilan pelanggan
• Semakan riwayat hidup
• Pengecaman imej
• Pengenalan suara
• Diagnosis perubatan
• Arbitraj statistik
• Analisis ramalan
• Pengekstrakan.

Pembelajaran mesin menggunakan dua teknik

Terdapat dua teknik utama yang digunakan oleh pembelajaran mesin. Mereka adalah berikut.

Pembelajaran diselia-

Dalam teknik ini, AI mengumpul data sebelumnya. Ia juga membantu untuk mengumpul dan menghasilkan output penggunaan pembelajaran mesin. Ringkasnya, pembelajaran yang diselia adalah bagaimana kita manusia mempelajari sesuatu.

Kami melakukan sesuatu yang salah dan melakukan perkara yang betul selepas mempelajari dan menganalisisnya. Ia adalah cara yang sama bahawa komputer mempelajari perkara yang berbeza.

Kita manusia menyediakan pelbagai data kepada komputer. Itulah yang kami panggil set latihan.

Pembelajaran tanpa pengawasan -

Teknik ini membantu mencari corak data yang tidak diketahui, dan kemudian membantu mencari ralat. Algoritma secara amnya cuba memahami struktur yang wujud dengan contoh yang tidak berlabel. Terdapat dua tugas berbeza dalam pembelajaran mesin tanpa pengawasan.

Pengelompokan

Dalam pembelajaran ini, manusia terlebih dahulu cuba mengumpul titik data. Kemudian ubah mereka menjadi kelompok. Dan akhirnya, ia cuba menjadikannya serupa antara satu sama lain tetapi berbeza daripada kelompok lain. Ia berguna untuk pembahagian pasaran.

Pengurangan saiz

Model ini lebih berkesan dalam latihan. Teknik ini membolehkan atribut serupa dikumpulkan bersama untuk pengalaman dan tafsiran yang lebih baik.

Menggunakan pembelajaran mesin

Terdapat seribu aplikasi pembelajaran mesin hari ini. Daripada kemasukan data kepada penilaian risiko yang kompleks, pembelajaran mesin melakukan semuanya. Dunia sedang bergerak ke arah perkara automatik. Sebagai contoh, kami suka autopilot dalam kereta.

Terdapat begitu banyak perkhidmatan pelanggan dan fungsi perkhidmatan pelanggan yang mesin itu

Perantisan membantu mengurus dan membuat laluan kerjaya yang baik.

Pengecaman suara daripada Google dan Amazon juga merupakan aplikasi pembelajaran mesin. Terdapat sejumlah besar aplikasi dalaman yang membolehkan organisasi meningkatkan prosesnya, yang turut membantu mengurangkan beban kerja manual.

Salah satu perkara yang paling berguna yang dilakukan oleh pembelajaran mesin ialah mencari ralat. Kadangkala apabila melihat corak atau analisis yang kompleks, mata manusia tidak dapat mengesan ralat, tetapi komputer dapat mengesannya.

Pembelajaran mesin juga memungkinkan untuk menawarkan kualiti perkhidmatan yang sempurna, perkhidmatan yang cekap dan produk inovatif. Ia membebaskan pekerja manusia untuk melakukan ini. Teknologi ini ialah pemprosesan bahasa semula jadi, pembelajaran mendalam, penglihatan komputer dan pembelajaran mesin.

Seseorang manusia boleh pandai mengatur hamparan atau mengenal pasti corak. Tetapi ia tidak boleh menganalisis dan memeriksa set data yang besar.

Algoritma AI boleh mengenal pasti dan memeriksa data besar dan menganalisisnya dengan cepat. Tanpa pembelajaran mesin, ia tidak mungkin.

Apakah perbezaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan?

Kecerdasan buatan bertujuan untuk mensimulasikan minda manusia. Dari situ, pembelajaran mesin hanyalah salah satu alat untuk mencapai matlamat ini.

Ia membolehkan mesin menelan contoh mengikut objektif yang ingin dicapai, contohnya imej atau video untuk mengenali lintasan pejalan kaki dalam kes kereta autonomi.

Tetapi teknik ini mempunyai hadnya. Ia tidak membenarkan penaakulan kompleks dijalankan. Oleh itu, adalah perlu untuk menggabungkannya dengan kaedah lain untuk bergerak ke arah AI yang sesuai dengan namanya.

Sudah tentu sangat berkuasa dari segi pembelajaran, rangkaian saraf walau bagaimanapun bukanlah pelengkap yang boleh dipercayai dan dalam beberapa kes boleh membawa kepada keputusan yang berat sebelah atau tidak logik (contoh: kereta pandu sendiri mengambil pusingan jalan yang salah).

Oleh itu minat untuk menggabungkan pembelajaran mendalam dengan kaedah lain, AI simbolik contohnya berdasarkan peraturan perniagaan yang telah ditetapkan, kod lebuh raya dalam contoh kami, yang akan disuntik ke dalam rangkaian untuk memperhalusi alasannya.

Bahasa pengaturcaraan terbaik untuk pembelajaran mesin

Bahasa pengaturcaraan yang paling berkesan untuk pembelajaran mesin ialah Python dan R. Para saintis data sudah biasa dengan kedua-dua bahasa ini. Tetapi terdapat juga bahasa lain untuk pembelajaran mesin.

Projek yang berbeza memerlukan bahasa yang berbeza. Alat AI ialah perpustakaan perisian untuk melaksanakan tugas. Menurut GitHub, bahasa pengaturcaraan terbaik untuk pembelajaran mesin ialah Python.

Python boleh digunakan untuk analisis data dan perlombongan. Ia juga membolehkan anda membangunkan model dan algoritma pembelajaran mesin yang berbeza. Python membenarkan pengelompokan, pengelasan, regresi, dan pengurangan dimensi. Masyarakat Python adalah penting, dan dia agak mudah dipelajari Python

dalam kesimpulan

Pembelajaran mesin adalah penting kerana ia memberi perniagaan cerapan tentang arah aliran dalam tingkah laku pelanggan dan model pengendalian perniagaan, sambil menyokong pembangunan produk baharu.

Banyak syarikat terkemuka hari ini, seperti Facebook, Google dan Uber, menjadikan pembelajaran mesin sebagai pusat kepada operasi mereka. Pembelajaran mesin telah menjadi pembeza kompetitif yang penting bagi banyak syarikat.

Jika anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang pembelajaran mesin. Mula belajar Python, dan lama-kelamaan anda akan menjadi profesional. Boleh komen kalau ada yang tak faham.