Cum funcționează învățarea automată?

În această eră, învățarea automată este importantă. LÎnvățarea automată ajută la gestionarea operațiunilor de afaceri și la înțelegerea comportamentelor clienților. De asemenea, ajută la dezvoltarea de noi produse. Învățarea automată (ML) este una dintre principalele tehnologii de inteligență artificială.

Constă în antrenarea unui algoritm pentru a recunoaște tiparele recurente într-o bază de învățare. Acest antrenament are ca rezultat un model computerizat conceput pentru a face predicții (recunoașterea unui sunet, a unei imagini etc.) sau a automatiza sarcini (răspunde la o întrebare, automatizează conducerea unui vehicul etc.).

Toate companiile importante apelează la învățarea automată. Companii precum Amazon, Facebook și Google fac din învățarea automată o prioritate. Să vedem cum funcționează învățarea automată.

Ce este învățarea automată?

Sunt multe definiții, dar vi le voi oferi în cuvinte simple. Învățarea automată este o formă de inteligență artificială. Inteligența artificială învață computerele să învețe din experiența trecută, așa cum o face un om.

Prin acest proces, computerul se poate îmbunătăți prin identificarea tiparelor sale și explorarea datelor. Cu toate acestea, necesită o implicare umană minimă pentru o anumită codare.

Au fost atât de multe experimente în stadiile incipiente. Au existat câteva teorii despre date și învățare și despre modul în care computerul le recunoaște pe toate.

Dar în lumea de astăzi, învățarea automată devine din ce în ce mai complexă. Dar trebuie să cunoști și aceste experiențe de bază.

CCum funcționează învățarea automată?

Învățarea automată există de mult timp. Cu toate acestea, algoritmul devine din ce în ce mai complex pe zi ce trece. Dezvoltarea recentă este de a aplica aceste date mai rapid și mai eficient.

Aplicațiile sunt dificile. Un absolvent care poate face toate aceste lucruri într-un mod sofisticat este cu un pas înaintea altor programatori. Companiile mari au nevoie de acești programatori pentru a rămâne în fața concurenților lor.

Nu există nicio sarcină care să nu poată fi îndeplinită cu învățarea automată. Cu ajutorul învățării automate, pot fi stabilite modele definite. Și în viitor, va funcționa automat cu o interacțiune minimă.

După apariția învățării automate, companiile își transformă procesele, care anterior erau gestionate de oameni. Există câteva exemple.

• Participați la apelurile clienților
• Revizuirea curriculum vitae
• Recunoașterea imaginilor
• Recunoaștere a vorbirii
• Diagnostic medical
• Arbitraj statistic
• Analiza predictivă
• Extracţie.

Învățarea automată folosește două tehnici

Există două tehnici principale utilizate de învățarea automată. Ele sunt următoarele.

Învățare supravegheată-

În această tehnică, AI colectează datele anterioare. De asemenea, ajută la colectarea și producerea rezultatelor implementării învățării automate. Mai simplu spus, învățarea supravegheată este modul în care noi, oamenii, învățăm lucrurile.

Facem ceva greșit și facem ceea ce trebuie după ce l-am învățat și îl analizăm. Este același mod în care computerul învață lucruri diferite.

Noi, oamenii, oferim diverse date computerelor. Așa numim noi setul de antrenament.

Învățare nesupravegheată -

Această tehnică ajută la găsirea modelelor de date necunoscute și apoi ajută la găsirea erorilor. Algoritmul încearcă în general să înțeleagă structura inerentă cu exemple neetichetate. Există două sarcini diferite în învățarea automată nesupravegheată.

Gruparea

În această învățare, oamenii încearcă mai întâi să colecteze puncte de date. Apoi transforma-le in ciorchine. Și, în cele din urmă, încearcă să le facă similare între ele, dar diferite de alte clustere. Este util pentru segmentarea pieței.

Reducerea dimensiunii

Acest model este mai eficient în antrenament. Această tehnică permite ca atribute similare să fie grupate împreună pentru o experiență și o interpretare mai bune.

Folosind învățarea automată

Există o mie de aplicații ale învățării automate în aceste zile. De la introducerea datelor la evaluările complexe ale riscurilor, învățarea automată face totul. Lumea se îndreaptă către lucruri automatizate. De exemplu, ne plac piloții automati în mașini.

Există atât de multe funcții de serviciu pentru clienți și servicii pentru clienți pe care mașina

Ucenicia vă ajută să gestionați și să faceți o carieră bună.

Recunoașterea vocii de la Google și Amazon este, de asemenea, o aplicație a învățării automate. Există un număr mare de aplicații interne care permit unei organizații să-și impulsioneze procesele, ceea ce ajută și la reducerea volumului de lucru manual.

Unul dintre cele mai utile lucruri pe care le face învățarea automată este găsirea erorilor. Uneori, când se uită la modele sau analize complexe, ochiul uman nu poate detecta erorile, dar computerul le poate detecta.

Învățarea automată face, de asemenea, posibilă oferirea de servicii de calitate perfectă, servicii eficiente și produse inovatoare. Îi eliberează pe lucrătorii umani să facă asta. Aceste tehnologii sunt procesarea limbajului natural, învățarea profundă, viziunea computerizată și învățarea automată.

O ființă umană poate fi bună la organizarea foilor de calcul sau la identificarea tiparelor. Dar nu poate analiza și examina seturi mari de date.

Algoritmul AI poate identifica și examina datele mari și le poate analiza rapid. Fără învățare automată, nu este posibil.

Care este diferența dintre învățarea automată și inteligența artificială?

Inteligența artificială își propune să simuleze mintea umană. De acolo, învățarea automată este doar unul dintre instrumentele pentru atingerea acestui obiectiv.

Permite mașinii să ingereze exemple în funcție de obiectivele de atins, de exemplu imagini sau videoclipuri pentru a recunoaște o trecere de pietoni în cazul unei mașini autonome.

Dar această tehnică are limitele ei. Nu permite efectuarea unor raționamente complexe. Prin urmare, este necesar să-l cuplati cu alte metode pentru a trece către un AI demn de acest nume.

Cu siguranță foarte puternice în ceea ce privește învățarea, rețelele neuronale nu sunt totuși complemente de încredere și pot duce în unele cazuri la rezultate părtinitoare sau ilogice (exemplu: o mașină care se conduce singur care face un sens giratoriu pe sensul greșit).

De aici și interesul de a combina învățarea profundă cu alte metode, o IA simbolică de exemplu bazată pe reguli de afaceri predefinite, codul rutier din exemplul nostru, care va fi injectat în rețea pentru a-și rafina raționamentul.

Cel mai bun limbaj de programare pentru învățarea automată

Cele mai eficiente limbaje de programare pentru învățarea automată sunt Python și R. Oamenii de știință de date sunt familiarizați cu aceste două limbaje. Dar există și alte limbi pentru învățarea automată.

Proiecte diferite necesită limbi diferite. Instrumentele AI sunt biblioteci de software pentru îndeplinirea sarcinilor. Potrivit GitHub, cel mai bun limbaj de programare pentru învățarea automată este Python.

Python poate fi folosit pentru analiza datelor și minerit. De asemenea, vă permite să dezvoltați diferite modele și algoritmi de învățare automată. Python permite gruparea, clasificarea, regresia și reducerea dimensionalității. Comunitatea Python este important, si el este relativ usor de invatat Python.

în concluzie

Învățarea automată este importantă deoarece oferă companiilor o perspectivă asupra tendințelor comportamentului clienților și modelelor de operare de afaceri, sprijinind în același timp dezvoltarea de noi produse.

Multe dintre companiile de top din ziua de azi, cum ar fi Facebook, Google și Uber, fac învățarea automată centrală pentru operațiunile lor. Învățarea automată a devenit un factor important de diferențiere competitivă pentru multe companii.

Dacă doriți să aflați mai multe despre învățarea automată. Începeți să învățați Python și, în timp, veți deveni un profesionist. Simțiți-vă liber să comentați dacă există ceva ce nu înțelegeți.