Hoe werkt machinaal leren?

In dit tijdperk is machine learning belangrijk. Lmachine learning helpt bij het beheren van de bedrijfsvoering en het begrijpen van klantgedrag. Het helpt ook bij de ontwikkeling van nieuwe producten. Machine learning (ML) is een van de belangrijkste technologieën voor kunstmatige intelligentie.

Het bestaat uit het trainen van een algoritme om terugkerende patronen binnen een leerbasis te herkennen. Deze training resulteert in een computermodel dat is ontworpen om voorspellingen te doen (een geluid, een afbeelding, enz. herkennen) of taken te automatiseren (een vraag beantwoorden, een voertuig automatisch besturen, enz.).

Alle grote bedrijven wenden zich tot machine learning. Bedrijven als Amazon, Facebook en Google maken van machine learning een prioriteit. Laten we eens kijken hoe machine learning werkt.

Wat is machinaal leren?

Er zijn veel definities, maar ik zal ze in eenvoudige bewoordingen geven. Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie. Kunstmatige intelligentie leert computers om te leren van ervaringen uit het verleden, zoals een mens dat doet.

Door dit proces kan de computer zichzelf verbeteren door zijn patronen te identificeren en de gegevens te verkennen. Het vereist echter minimale menselijke tussenkomst voor sommige codering.

Er waren zoveel ervaringen in de beginfase. Er waren een paar theorieën over data en leren en hoe de computer ze allemaal herkent.

Maar in de wereld van vandaag wordt machine learning steeds complexer. Maar je moet ook deze basiservaringen kennen.

CHoe werkt machine learning?

Machine learning bestaat al heel lang. Het algoritme wordt echter met de dag complexer. De recente ontwikkeling is om deze data sneller en efficiënter toe te passen.

Aanvragen zijn moeilijk. Een afgestudeerde die al deze dingen op een geavanceerde manier kan doen, is andere programmeurs een stap voor. Grote bedrijven hebben deze programmeurs nodig om hun concurrenten voor te blijven.

Er is geen taak die niet kan worden volbracht met machine learning. Met behulp van machine learning kunnen duidelijke patronen worden vastgesteld. En in de toekomst zal het automatisch werken met minimale interactie.

Na de komst van machine learning transformeren bedrijven hun processen, die voorheen door mensen werden beheerd. Er zijn een paar voorbeelden.

• Bijwonen van klantgesprekken
• Curriculum vitae review
• Beeldherkenning
• Spraakherkenning
• Medische diagnose
• Statistische arbitrage
• Voorspellende analyse
• Extractie.

Machine learning maakt gebruik van twee technieken

Er zijn twee hoofdtechnieken die worden gebruikt door machine learning. Dit zijn de volgende.

Leren onder toezicht-

Bij deze techniek verzamelt de AI de voorgaande data. Het helpt ook bij het verzamelen en produceren van de output van machine learning-implementatie. Simpel gezegd, begeleid leren is hoe wij mensen dingen leren.

We doen iets verkeerd en doen het juiste nadat we het hebben geleerd en geanalyseerd. Het is dezelfde manier waarop de computer verschillende dingen leert.

Wij mensen leveren verschillende gegevens aan computers. Dat is wat we noemen het trainingsset.

Ongecontroleerd leren –

Deze techniek helpt bij het vinden van onbekende gegevenspatronen en helpt vervolgens bij het vinden van fouten. Het algoritme probeert over het algemeen de inherente structuur te begrijpen met niet-gelabelde voorbeelden. Er zijn twee verschillende taken bij onbewaakt machinaal leren.

Groepering

Bij dit leren proberen mensen eerst datapunten te verzamelen. Maak er dan clusters van. En ten slotte probeert het ze op elkaar te laten lijken, maar anders te maken dan andere clusters. Het is handig voor marktsegmentatie.

Verkleining van de grootte

Dit model is effectiever in training. Met deze techniek kunnen vergelijkbare attributen worden gegroepeerd voor een betere ervaring en interpretatie.

Machinaal leren gebruiken

Er zijn tegenwoordig duizend toepassingen van machine learning. Van gegevensinvoer tot complexe risicobeoordelingen, machine learning doet het allemaal. De wereld evolueert naar geautomatiseerde dingen. Bij voorbeeld, we houden van stuurautomaten in auto's.

Er zijn zoveel klantenservice- en klantenservicefuncties die de machine

Stage helpt bij het beheren en maken van een goed carrièrepad.

Ook spraakherkenning van Google en Amazon is een toepassing van machine learning. Er zijn een groot aantal interne applicaties waarmee een organisatie haar processen kan boosten, wat ook helpt om de handmatige werklast te verminderen.

Een van de nuttigste dingen die machine learning doet, is fouten vinden. Soms kan het menselijk oog bij het bekijken van complexe patronen of analyses geen fouten ontdekken, maar kan de computer ze wel detecteren.

Machine learning maakt het ook mogelijk om een ​​perfecte kwaliteit van dienstverlening, efficiënte diensten en innovatieve producten aan te bieden. Het bevrijdt de menselijke arbeiders om dit te doen. Deze technologieën zijn natuurlijke taalverwerking, diep leren, computervisie en machine learning.

Een mens kan goed zijn in het organiseren van spreadsheets of het herkennen van patronen. Maar het kan geen grote datasets analyseren en onderzoeken.

Het AI-algoritme kan big data identificeren, onderzoeken en snel analyseren. Zonder machinaal leren, dit is niet mogelijk.

Wat is het verschil tussen machine learning en kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie heeft tot doel de menselijke geest te simuleren. Van daaruit is machine learning slechts een van de tools om dit doel te bereiken.

Het stelt de machine in staat om voorbeelden op te nemen volgens de te bereiken doelstellingen, bijvoorbeeld afbeeldingen of video's om een ​​oversteekplaats voor voetgangers te herkennen in het geval van een zelfrijdende auto.

Maar deze techniek heeft zijn grenzen. Het laat geen ingewikkelde redeneringen toe. Het is daarom noodzakelijk om het te koppelen aan andere methoden om naar een AI te gaan die de naam waardig is.

Zeker zeer krachtig in termen van leren, neurale netwerken zijn echter geen betrouwbare aanvullingen en kunnen in sommige gevallen leiden tot vertekende of onlogische resultaten (voorbeeld: een zelfrijdende auto die een rotonde de verkeerde kant op neemt).

Vandaar de interesse om deep learning te combineren met andere methoden, bijvoorbeeld een symbolische AI ​​op basis van vooraf gedefinieerde bedrijfsregels, de snelwegcode in ons voorbeeld, die in het netwerk wordt geïnjecteerd om de redenering ervan te verfijnen.

Beste programmeertaal voor machine learning

De meest effectieve programmeertalen voor machine learning zijn Python en R. Datawetenschappers zijn bekend met deze twee talen. Maar er zijn ook andere talen voor machine learning.

Verschillende projecten vereisen verschillende talen. AI-tools zijn softwarebibliotheken voor het uitvoeren van taken. Volgens GitHub is Python de beste programmeertaal voor machine learning.

Python kan worden gebruikt voor data-analyse en mining. Hiermee kunt u ook verschillende machine learning-modellen en algoritmen ontwikkelen. Python maakt clustering, classificatie, regressie en dimensionaliteitsreductie mogelijk. De gemeenschap Python is belangrijk, en hij is relatief eenvoudig te leren Python.

tot slot

Machine learning is belangrijk omdat het bedrijven inzicht geeft in trends in klantgedrag en bedrijfsmodellen, terwijl het de ontwikkeling van nieuwe producten ondersteunt.

Veel van de toonaangevende bedrijven van vandaag, zoals Facebook, Google en Uber, stellen machine learning centraal in hun activiteiten. Machine learning is voor veel bedrijven een belangrijke concurrentiefactor geworden.

Als je meer wilt weten over machine learning. Begin Python te leren en na verloop van tijd word je een professional. Voel je vrij om commentaar te geven als je iets niet begrijpt.