Kako deluje strojno učenje?

V tej dobi je strojno učenje pomembno. Lstrojno učenje pomaga pri upravljanju poslovnih operacij in razumevanju vedenja strank. Pomaga tudi pri razvoju novih izdelkov. Strojno učenje (ML) je ena glavnih tehnologij umetne inteligence.

Sestavljen je iz usposabljanja algoritma za prepoznavanje ponavljajočih se vzorcev znotraj učne baze. Rezultat tega usposabljanja je računalniški model, zasnovan za napovedovanje (prepoznavanje zvoka, slike itd.) ali avtomatizacijo nalog (odgovarjanje na vprašanje, avtomatizacija vožnje vozila itd.).

Vsa večja podjetja se obračajo na strojno učenje. Podjetja, kot so Amazon, Facebook in Google, dajejo prednost strojnemu učenju. Poglejmo, kako deluje strojno učenje.

Kaj je strojno učenje?

Definicij je veliko, vendar vam jih bom podal s preprostimi besedami. Strojno učenje je oblika umetne inteligence. Umetna inteligenca uči računalnike, da se učijo iz preteklih izkušenj, kot to počne človek.

S tem procesom se lahko računalnik izboljša tako, da identificira svoje vzorce in raziskuje podatke. Vendar zahteva minimalno človeško sodelovanje za nekaj kodiranja.

V zgodnjih fazah je bilo toliko poskusov. Bilo je nekaj teorij o podatkih in učenju ter o tem, kako jih računalnik vse prepozna.

Toda v današnjem svetu strojno učenje postaja vse bolj zapleteno. Vendar morate poznati tudi te osnovne izkušnje.

Ckako deluje strojno učenje?

Strojno učenje obstaja že dolgo časa. Vendar pa je algoritem iz dneva v dan bolj zapleten. Nedavni razvoj je hitrejša in učinkovitejša uporaba teh podatkov.

Prijave so težke. Diplomant, ki zna narediti vse te stvari na sofisticiran način, je korak pred drugimi programerji. Velika podjetja potrebujejo te programerje, da ostanejo pred svojimi konkurenti.

Ni naloge, ki je ne bi bilo mogoče opraviti s strojnim učenjem. S pomočjo strojnega učenja je mogoče vzpostaviti določene vzorce. In v prihodnosti bo deloval samodejno z minimalno interakcijo.

Po prihodu strojnega učenja podjetja preoblikujejo svoje procese, ki so jih prej upravljali ljudje. Obstaja nekaj primerov.

• Udeležite se klicev strank
• Pregled življenjepisa
• Prepoznavanje slike
• Prepoznavanje govora
• Medicinska diagnoza
• Statistična arbitraža
• Napovedna analiza
• Ekstrakcija.

Strojno učenje uporablja dve tehniki

Strojno učenje uporablja dve glavni tehniki. So naslednji.

Učenje pod nadzorom -

Pri tej tehniki AI zbira prejšnje podatke. Pomaga tudi pri zbiranju in ustvarjanju rezultatov uvajanja strojnega učenja. Preprosto povedano, nadzorovano učenje je način, kako se ljudje učimo stvari.

Naredimo nekaj narobe in naredimo pravo stvar, potem ko se to naučimo in analiziramo. To je enak način, kot se računalnik uči različnih stvari.

Ljudje posredujemo računalnikom različne podatke. Tako imenujemo komplet za usposabljanje.

Učenje brez nadzora –

Ta tehnika pomaga najti neznane vzorce podatkov in nato pomaga najti napake. Algoritem na splošno poskuša razumeti inherentno strukturo z neoznačenimi primeri. V nenadzorovanem strojnem učenju sta dve različni nalogi.

Združevanje

Pri tem učenju ljudje najprej poskušajo zbrati podatkovne točke. Nato jih spremenite v grozde. In končno, poskuša jih narediti podobne drug drugemu, vendar drugačne od drugih grozdov. Uporaben je za segmentacijo trga.

Zmanjšanje velikosti

Ta model je bolj učinkovit pri usposabljanju. Ta tehnika omogoča združevanje podobnih atributov skupaj za boljšo izkušnjo in interpretacijo.

Uporaba strojnega učenja

Danes obstaja na tisoče aplikacij strojnega učenja. Od vnosa podatkov do zapletenih ocen tveganja, strojno učenje naredi vse. Svet gre proti avtomatiziranim stvarem. Na primer, obožujemo avtopilote v avtomobilih.

Obstaja toliko funkcij storitev za stranke in storitev za stranke, da stroj

Vajeništvo pomaga obvladovati in narediti dobro karierno pot.

Prepoznavanje glasu iz Googla in Amazona je tudi aplikacija strojnega učenja. Obstaja veliko število internih aplikacij, ki omogočajo organizaciji, da pospeši svoje procese, kar tudi pomaga zmanjšati ročno delovno obremenitev.

Ena najbolj uporabnih stvari strojnega učenja je iskanje napak. Včasih pri pregledovanju zapletenih vzorcev ali analiz človeško oko ne more opaziti napak, lahko pa jih zazna računalnik.

Strojno učenje omogoča tudi popolno kakovost storitev, učinkovite storitve in inovativne izdelke. Človeške delavce osvobaja, da to storijo. Te tehnologije so obdelava naravnega jezika, globoko učenje, računalniški vid in strojno učenje.

Človek je lahko dober pri organiziranju preglednic ali prepoznavanju vzorcev. Vendar ne more analizirati in pregledati velikih podatkovnih nizov.

Algoritem AI lahko prepozna in pregleda velike podatke ter jih hitro analizira. Brez strojnega učenja, To ni mogoče.

Kakšna je razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco?

Cilj umetne inteligence je simulacija človeškega uma. Od tam je strojno učenje le eno od orodij za doseganje tega cilja.

Stroju omogoča, da zaužije primere glede na cilje, ki jih je treba doseči, na primer slike ali videoposnetke za prepoznavanje prehoda za pešce v primeru avtonomnega avtomobila.

Toda ta tehnika ima svoje meje. Ne omogoča izvajanja zapletenega razmišljanja. Zato ga je treba združiti z drugimi metodami, da se premaknemo k umetni inteligenci, ki je vredna tega imena.

Nevronske mreže, ki so vsekakor zelo močne v smislu učenja, vendar niso zanesljiva dopolnila in lahko v nekaterih primerih vodijo do pristranskih ali nelogičnih rezultatov (primer: samovozeči avtomobil, ki vozi krožišče v napačno smer).

Od tod zanimanje za združevanje poglobljenega učenja z drugimi metodami, na primer simbolično umetno inteligenco, ki temelji na vnaprej določenih poslovnih pravilih, cestno kodo v našem primeru, ki bo vstavljena v omrežje za izboljšanje njegovega razmišljanja.

Najboljši programski jezik za strojno učenje

Najbolj učinkovita programska jezika za strojno učenje sta Python in R. Podatkovni znanstveniki poznajo ta dva jezika. Obstajajo pa tudi drugi jeziki za strojno učenje.

Različni projekti zahtevajo različne jezike. Orodja AI so programske knjižnice za izvajanje nalog. Glede na GitHub je najboljši programski jezik za strojno učenje Python.

Python se lahko uporablja za analizo podatkov in rudarjenje. Omogoča tudi razvoj različnih modelov in algoritmov strojnega učenja. Python omogoča združevanje v gruče, klasifikacijo, regresijo in zmanjšanje dimenzionalnosti. Skupnost Python je pomembenin je razmeroma enostaven za učenje Python

na koncu

Strojno učenje je pomembno, ker daje podjetjem vpogled v trende vedenja strank in poslovne modele delovanja, hkrati pa podpira razvoj novih izdelkov.

Številna današnja vodilna podjetja, kot so Facebook, Google in Uber, strojno učenje postavljajo v središče svojega delovanja. Strojno učenje je postalo pomemben konkurenčni dejavnik za mnoga podjetja.

Če želite izvedeti več o strojnem učenju. Začnite se učiti Python in sčasoma boste postali profesionalec. Lahko komentirate, če česa ne razumete.