Hvordan fungerer maskinlæring?

I denne epoken er maskinlæring viktig. Lmaskinlæring hjelper med å administrere forretningsdrift og forstå kundeatferd. Det hjelper også i utviklingen av nye produkter. Maskinlæring (ML) er en av de viktigste teknologiene for kunstig intelligens.

Den består av å trene en algoritme for å gjenkjenne tilbakevendende mønstre innenfor en læringsbase. Denne opplæringen resulterer i en datamodell designet for å lage spådommer (gjenkjenne en lyd, et bilde osv.) eller automatisere oppgaver (svare på spørsmål, automatisere kjøring av kjøretøy osv.).

Alle store selskaper tyr til maskinlæring. Bedrifter som Amazon, Facebook og Google gjør maskinlæring til en prioritet. La oss se hvordan maskinlæring fungerer.

C’est quoi le machine Learning ?

Det er mange definisjoner, men jeg vil gi deg dem med enkle ord. Maskinlæring er en form for kunstig intelligens. Kunstig intelligens lærer datamaskiner å lære av tidligere erfaringer, slik et menneske gjør.

Gjennom denne prosessen kan datamaskinen forbedre seg selv ved å identifisere mønstrene og utforske dataene. Det krever imidlertid minimalt med menneskelig involvering for noe koding.

Det var så mange eksperimenter i de tidlige stadiene. Det var noen teorier om data og læring og hvordan datamaskinen gjenkjenner dem alle.

Men i dagens verden blir maskinlæring stadig mer kompleks. Men du må også kjenne til disse grunnleggende erfaringene.

Chvordan fungerer maskinlæring?

Maskinlæring har eksistert i lang tid. Algoritmen blir imidlertid mer kompleks dag for dag. Den siste utviklingen er å bruke disse dataene raskere og mer effektivt.

Søknader er vanskelige. En nyutdannet som kan gjøre alle disse tingene på en sofistikert måte er ett skritt foran andre programmerere. Store selskaper trenger disse programmererne for å ligge foran konkurrentene sine.

Det er ingen oppgave som ikke kan utføres med maskinlæring. Ved hjelp av maskinlæring kan bestemte mønstre etableres. Og i fremtiden vil det fungere automatisk med minimal interaksjon.

Etter ankomsten av maskinlæring transformerer bedrifter prosessene sine, som tidligere ble administrert av mennesker. Det er noen få eksempler.

• Delta på kundesamtaler
• Curriculum vitae gjennomgang
• Bildegjenkjenning
• Talegjenkjenning
• Medisinsk diagnose
• Statistisk arbitrage
• Prediktiv analyse
• Utdrag.

Maskinlæring bruker to teknikker

Det er to hovedteknikker som brukes av maskinlæring. De er følgende.

overvåket læring-

I denne teknikken samler AI de tidligere dataene. Det hjelper også med å samle inn og produsere utdata fra maskinlæringsimplementering. Enkelt sagt er veiledet læring hvordan vi mennesker lærer ting.

Vi gjør noe galt og gjør det rette etter å ha lært og analysert det. Det er på samme måte som datamaskinen lærer forskjellige ting.

Vi mennesker gir ulike data til datamaskiner. Det er det vi kaller l’ensemble d’entraînement.

Uovervåket læring –

Denne teknikken hjelper til med å finne ukjente datamønstre, og hjelper deretter med å finne feil. Algoritmen prøver generelt å forstå den iboende strukturen med umerkede eksempler. Det er to forskjellige oppgaver innen uovervåket maskinlæring.

Gruppering

I denne læringen prøver mennesker først å samle inn datapunkter. Gjør dem deretter til klynger. Og til slutt prøver den å gjøre dem lik hverandre, men forskjellige fra andre klynger. Det er nyttig for markedssegmentering.

Størrelsesreduksjon

Denne modellen er mer effektiv i trening. Denne teknikken gjør at lignende attributter kan grupperes sammen for bedre opplevelse og tolkning.

Bruker maskinlæring

Det er tusen applikasjoner for maskinlæring i disse dager. Fra dataregistrering til komplekse risikovurderinger, maskinlæring gjør alt. Verden beveger seg mot automatiserte ting. For eksempel, vi elsker autopiloter i biler.

Det er så mange kundeservice- og kundeservicefunksjoner som maskinen

Lærling er med på å styre og lage en god karrierevei.

Stemmegjenkjenning fra Google og Amazon er også en applikasjon for maskinlæring. Det er et stort antall interne applikasjoner som lar en organisasjon øke sine prosesser, noe som også bidrar til å redusere den manuelle arbeidsbelastningen.

Noe av det mest nyttige maskinlæring gjør er å finne feil. Noen ganger når man ser på komplekse mønstre eller analyser, kan det menneskelige øyet ikke oppdage feil, men datamaskinen kan oppdage dem.

Maskinlæring gjør det også mulig å tilby perfekt servicekvalitet, effektive tjenester og innovative produkter. Det frigjør de menneskelige arbeiderne til å gjøre dette. Disse teknologiene er naturlig språkbehandling, dyp læring, datasyn og maskinlæring.

Et menneske kan være flink til å organisere regneark eller identifisere mønstre. Men den kan ikke analysere og undersøke store datasett.

AI-algoritmen kan identifisere og undersøke store data og analysere dem raskt. Uten maskinlæring, det er ikke mulig.

Hva er forskjellen mellom maskinlæring og kunstig intelligens?

Kunstig intelligens har som mål å simulere menneskesinnet. Derfra er maskinlæring bare ett av verktøyene for å nå dette målet.

Det lar maskinen innta eksempler i henhold til mål som skal oppnås, for eksempel bilder eller videoer for å gjenkjenne et fotgjengerfelt i tilfelle av en autonom bil.

Men denne teknikken har sine begrensninger. Den tillater ikke kompliserte resonnementer. Det er derfor nødvendig å koble det sammen med andre metoder for å bevege seg mot en AI som er verdig navnet.

Sikkert veldig kraftig når det gjelder læring, nevrale nettverk er imidlertid ikke pålitelige komplementer og kan i noen tilfeller føre til partiske eller ulogiske resultater (eksempel: en selvkjørende bil som tar en rundkjøring feil vei).

Derav interessen for å kombinere dyp læring med andre metoder, en symbolsk AI for eksempel basert på forhåndsdefinerte forretningsregler, motorveikoden i vårt eksempel, som vil bli injisert i nettverket for å avgrense resonnementet.

Beste programmeringsspråk for maskinlæring

De mest effektive programmeringsspråkene for maskinlæring er Python og R. Dataforskere er kjent med disse to språkene. Men det finnes også andre språk for maskinlæring.

Ulike prosjekter krever ulike språk. AI-verktøy er programvarebiblioteker for å utføre oppgaver. I følge GitHub er det beste programmeringsspråket for maskinlæring Python.

Python kan brukes til dataanalyse og gruvedrift. Den lar deg også utvikle forskjellige maskinlæringsmodeller og algoritmer. Python tillater klynging, klassifisering, regresjon og dimensjonalitetsreduksjon. Samfunnet Python er viktig, og det er han relativt lett å lære Python.

i konklusjonen

Maskinlæring er viktig fordi det gir bedrifter innsikt i trender i kundeatferd og forretningsmodeller, samtidig som den støtter utvikling av nye produkter.

Mange av dagens ledende selskaper, som Facebook, Google og Uber, gjør maskinlæring sentral i virksomheten deres. Maskinlæring har blitt en viktig konkurransedifferensiator for mange bedrifter.

Hvis du vil vite mer om maskinlæring. Begynn å lære Python, og over tid vil du bli en proff. Kommenter gjerne hvis det er noe du ikke forstår.