Ako funguje strojové učenie?

V tejto dobe je dôležité strojové učenie. Lstrojové učenie pomáha pri riadení obchodných operácií a pochopení správania zákazníkov. Pomáha tiež pri vývoji nových produktov. Strojové učenie (ML) je jednou z hlavných technológií umelej inteligencie.

Pozostáva z trénovania algoritmu na rozpoznávanie opakujúcich sa vzorcov v rámci učenia. Výsledkom tohto školenia je počítačový model určený na vytváranie predpovedí (rozpoznanie zvuku, obrazu atď.) alebo automatizáciu úloh (odpovedanie na otázku, automatizáciu riadenia vozidla atď.).

Všetky veľké spoločnosti sa obracajú na strojové učenie. Spoločnosti ako Amazon, Facebook a Google považujú strojové učenie za prioritu. Pozrime sa, ako funguje strojové učenie.

Čo je strojové učenie?

Existuje veľa definícií, ale dám vám ich jednoduchými slovami. Strojové učenie je forma umelej inteligencie. Umelá inteligencia učí počítače učiť sa z minulých skúseností, ako to robí človek.

Prostredníctvom tohto procesu sa počítač môže zlepšiť identifikáciou svojich vzorcov a skúmaním údajov. Na niektoré kódovanie však vyžaduje minimálne zapojenie človeka.

V počiatočných fázach bolo toľko experimentov. Existovalo niekoľko teórií o údajoch a učení a o tom, ako ich počítač rozpozná.

Ale v dnešnom svete je strojové učenie čoraz zložitejšie. Musíte však poznať aj tieto základné skúsenosti.

Cako funguje strojové učenie?

Strojové učenie existuje už dlho. Algoritmus je však zo dňa na deň zložitejší. Nedávny vývoj smeruje k rýchlejšiemu a efektívnejšiemu aplikovaniu týchto údajov.

Aplikácie sú náročné. Absolvent, ktorý dokáže všetky tieto veci robiť sofistikovaným spôsobom, je o krok vpred pred ostatnými programátormi. Veľké spoločnosti potrebujú týchto programátorov, aby zostali pred svojimi konkurentmi.

Neexistuje žiadna úloha, ktorú by nebolo možné vykonať pomocou strojového učenia. Pomocou strojového učenia je možné vytvoriť určité vzorce. A v budúcnosti bude fungovať automaticky s minimálnou interakciou.

Po príchode strojového učenia firmy transformujú svoje procesy, ktoré predtým riadili ľudia. Existuje niekoľko príkladov.

• Zúčastnite sa hovorov zákazníkov
• Preskúmanie životopisu
• Rozpoznávanie obrázkov
• Rozpoznávanie reči
• Lekárska diagnóza
• Štatistická arbitráž
• Prediktívna analýza
• Extrakcie.

Strojové učenie využíva dve techniky

Strojové učenie používa dve hlavné techniky. Sú to nasledujúce.

Učenie pod dohľadom -

Pri tejto technike AI zhromažďuje predchádzajúce údaje. Pomáha tiež zhromažďovať a vytvárať výstupy nasadenia strojového učenia. Jednoducho povedané, učenie pod dohľadom je spôsob, akým sa my ľudia učíme veci.

Keď sa to naučíme a analyzujeme, robíme niečo nesprávne a robíme správnu vec. Je to rovnaký spôsob, ako sa počítač učí rôzne veci.

My ľudia poskytujeme počítačom rôzne údaje. Tak tomu hovoríme l’ensemble d’entraînement.

Učenie bez dozoru -

Táto technika pomáha nájsť neznáme dátové vzory a potom pomáha nájsť chyby. Algoritmus sa vo všeobecnosti snaží pochopiť vlastnú štruktúru s neoznačenými príkladmi. V strojovom učení bez dozoru existujú dve rôzne úlohy.

Zoskupovanie

Pri tomto učení sa ľudia najprv pokúšajú zbierať dátové body. Potom ich premeňte na zhluky. A nakoniec sa snaží, aby boli navzájom podobné, ale odlišné od ostatných zhlukov. Je to užitočné pre segmentáciu trhu.

Zníženie veľkosti

Tento model je efektívnejší v tréningu. Táto technika umožňuje zoskupiť podobné atribúty pre lepší zážitok a interpretáciu.

Pomocou strojového učenia

V súčasnosti existuje tisíc aplikácií strojového učenia. Od zadávania údajov až po komplexné hodnotenia rizík, strojové učenie robí všetko. Svet smeruje k automatizovaným veciam. napríklad, milujeme autopilotov v autách.

Existuje toľko funkcií služieb zákazníkom a služieb zákazníkom, že stroj

Učňovská príprava pomáha riadiť a robiť dobrú kariéru.

Rozpoznávanie hlasu od Google a Amazonu je tiež aplikáciou strojového učenia. Existuje veľké množstvo interných aplikácií, ktoré umožňujú organizácii posilniť svoje procesy, čo tiež pomáha znižovať manuálne zaťaženie.

Jednou z najužitočnejších vecí, ktoré strojové učenie robí, je hľadanie chýb. Niekedy pri pohľade na zložité vzory alebo analýzy ľudské oko nedokáže odhaliť chyby, ale počítač ich dokáže odhaliť.

Strojové učenie tiež umožňuje ponúkať perfektnú kvalitu služieb, efektívne služby a inovatívne produkty. Oslobodzuje to ľudských pracovníkov, aby to urobili. Týmito technológiami sú spracovanie prirodzeného jazyka, hlboké učenie, počítačové videnie a strojové učenie.

Ľudská bytosť môže byť dobrá v organizovaní tabuliek alebo identifikácii vzorov. Nemôže však analyzovať a skúmať veľké súbory údajov.

Algoritmus AI dokáže identifikovať a preskúmať veľké dáta a rýchlo ich analyzovať. Bez strojového učenia, to nie je možné.

Aký je rozdiel medzi strojovým učením a umelou inteligenciou?

Umelá inteligencia má za cieľ simulovať ľudskú myseľ. Odtiaľ je strojové učenie len jedným z nástrojov na dosiahnutie tohto cieľa.

Umožňuje stroju prehltnúť príklady podľa cieľov, ktoré sa majú dosiahnuť, napríklad obrázky alebo videá na rozpoznanie prechodu pre chodcov v prípade autonómneho auta.

Ale táto technika má svoje hranice. Neumožňuje vykonávať zložité uvažovanie. Preto je potrebné ho spojiť s inými metódami, aby ste sa dostali k AI hodnej tohto mena.

Neurónové siete sú určite veľmi silné z hľadiska učenia, ale nie sú spoľahlivými doplnkami a môžu v niektorých prípadoch viesť k neobjektívnym alebo nelogickým výsledkom (príklad: samoriadiace auto idúce na kruhovom objazde nesprávnym smerom).

Z toho pramení záujem o kombináciu hlbokého učenia s inými metódami, napríklad symbolickou AI založenou na preddefinovaných obchodných pravidlách, v našom príklade diaľničný kód, ktorý sa vloží do siete, aby sa spresnila jej úvaha.

Najlepší programovací jazyk pre strojové učenie

Najúčinnejšími programovacími jazykmi pre strojové učenie sú Python a R. Data vedci tieto dva jazyky poznajú. Existujú však aj iné jazyky pre strojové učenie.

Rôzne projekty vyžadujú rôzne jazyky. Nástroje AI sú softvérové ​​knižnice na vykonávanie úloh. Podľa GitHubu je najlepším programovacím jazykom pre strojové učenie Python.

Python možno použiť na analýzu údajov a ťažbu. Umožňuje vám tiež vyvíjať rôzne modely a algoritmy strojového učenia. Python umožňuje zhlukovanie, klasifikáciu, regresiu a redukciu rozmerov. Komunita Python je dôležitý, a on je relatívne ľahké sa naučiť Python.

na záver

Strojové učenie je dôležité, pretože poskytuje firmám prehľad o trendoch v správaní zákazníkov a obchodných prevádzkových modeloch a zároveň podporuje vývoj nových produktov.

Mnohé zo súčasných popredných spoločností, ako napríklad Facebook, Google a Uber, stavajú strojové učenie do centra svojich operácií. Strojové učenie sa pre mnohé spoločnosti stalo dôležitým konkurenčným diferenciátorom.

Ak sa chcete dozvedieť viac o strojovom učení. Začnite sa učiť Python a časom sa z vás stane profík. Neváhajte sa vyjadriť, ak niečomu nerozumiete.