Si funksionon mësimi i makinerisë?

Në këtë epokë, mësimi i makinerive është i rëndësishëm. Lmësimi i makinerisë ndihmon në menaxhimin e operacioneve të biznesit dhe të kuptuarit e sjelljeve të klientëve. Ndihmon gjithashtu në zhvillimin e produkteve të reja. Mësimi i makinerisë (ML) është një nga teknologjitë kryesore të inteligjencës artificiale.

Ai konsiston në trajnimin e një algoritmi për të njohur modelet e përsëritura brenda një baze mësimore. Ky trajnim rezulton në një model kompjuterik të krijuar për të bërë parashikime (të njohë një tingull, një imazh, etj.) ose të automatizojë detyrat (përgjigjuni një pyetjeje, automatizoni drejtimin e një automjeti, etj.).

Të gjitha kompanitë e mëdha po kthehen në mësimin e makinerive. Kompanitë si Amazon, Facebook dhe Google po e bëjnë mësimin e makinerive një prioritet. Le të shohim se si funksionon mësimi i makinës.

Çfarë është mësimi i makinës?

Ka shumë përkufizime, por unë do t'ju jap me fjalë të thjeshta. Mësimi i makinerisë është një formë e inteligjencës artificiale. Inteligjenca Artificiale i mëson kompjuterët të mësojnë nga përvoja e kaluar, siç bën një njeri.

Nëpërmjet këtij procesi, kompjuteri mund të përmirësohet duke identifikuar modelet e tij dhe duke eksploruar të dhënat. Sidoqoftë, kërkon përfshirje minimale njerëzore për disa kodime.

Ka pasur kaq shumë eksperimente në fazat e hershme. Kishte disa teori rreth të dhënave dhe mësimit dhe se si kompjuteri i njeh të gjitha.

Por në botën e sotme, mësimi i makinerive po bëhet më kompleks. Por ju gjithashtu duhet të dini këto përvoja themelore.

Csi funksionon mësimi i makinerive?

Mësimi i makinerisë ka ekzistuar për një kohë të gjatë. Megjithatë, algoritmi po bëhet më i ndërlikuar dita ditës. Zhvillimi i fundit është që këto të dhëna të aplikohen më shpejt dhe me efikasitet.

Aplikimet janë të vështira. Një i diplomuar që mund t'i bëjë të gjitha këto gjëra në një mënyrë të sofistikuar është një hap përpara se programuesit e tjerë. Kompanitë e mëdha kanë nevojë për këta programues që të qëndrojnë përpara konkurrentëve të tyre.

Nuk ka asnjë detyrë që nuk mund të realizohet me mësimin e makinerive. Me ndihmën e mësimit të makinerive, mund të vendosen modele të caktuara. Dhe në të ardhmen, do të funksionojë automatikisht me ndërveprim minimal.

Pas ardhjes së mësimit të makinerive, kompanitë po transformojnë proceset e tyre, të cilat më parë menaxhoheshin nga njerëzit. Ka disa shembuj.

• Merrni pjesë në thirrjet e klientëve
• Rishikimi i biografisë
• Njohja e imazhit
• Njohja e të folurit
• Diagnoza mjekësore
• Arbitrazh statistikor
• Analiza parashikuese
• Nxjerrja.

Mësimi i makinerisë përdor dy teknika

Ekzistojnë dy teknika kryesore të përdorura nga mësimi i makinerive. Ato janë të mëposhtmet.

Mësimi i mbikëqyrur -

Në këtë teknikë, AI mbledh të dhënat e mëparshme. Ndihmon gjithashtu për të mbledhur dhe prodhuar rezultatin e vendosjes së mësimit të makinerive. E thënë thjesht, të mësuarit e mbikëqyrur është mënyra se si ne njerëzit i mësojmë gjërat.

Ne bëjmë diçka të gabuar dhe bëjmë gjënë e duhur pasi e mësojmë dhe e analizojmë atë. Është në të njëjtën mënyrë që kompjuteri mëson gjëra të ndryshme.

Ne njerëzit u ofrojmë kompjuterëve të dhëna të ndryshme. Kështu quajmë ne grupin e trajnimit.

Mësimi i pa mbikëqyrur -

Kjo teknikë ndihmon në gjetjen e modeleve të panjohura të të dhënave dhe më pas ndihmon në gjetjen e gabimeve. Algoritmi në përgjithësi përpiqet të kuptojë strukturën e qenësishme me shembuj të paetiketuar. Ekzistojnë dy detyra të ndryshme në mësimin e makinerive të pambikëqyrur.

Grupimi

Në këtë mësim, njerëzit fillimisht përpiqen të mbledhin pika të të dhënave. Më pas kthejini ato në grupe. Dhe së fundi, përpiqet t'i bëjë ato të ngjashme me njëri-tjetrin, por të ndryshëm nga grupimet e tjera. Është i dobishëm për segmentimin e tregut.

Zvogëlimi i madhësisë

Ky model është më efektiv në stërvitje. Kjo teknikë lejon që atributet e ngjashme të grupohen së bashku për përvojë dhe interpretim më të mirë.

Duke përdorur mësimin e makinerive

Ka një mijë aplikime të mësimit të makinerive këto ditë. Nga futja e të dhënave deri te vlerësimet komplekse të rrezikut, mësimi i makinerive i bën të gjitha. Bota po shkon drejt gjërave të automatizuara. Për shembull, ne i duam autopilotët në makina.

Ka kaq shumë funksione të shërbimit ndaj klientit dhe shërbimit ndaj klientit që makina

Praktika ndihmon për të menaxhuar dhe bërë një rrugë të mirë karriere.

Njohja e zërit nga Google dhe Amazon është gjithashtu një aplikim i mësimit të makinerive. Ka një numër të madh aplikacionesh të brendshme që lejojnë një organizatë të rrisë proceset e saj, gjë që gjithashtu ndihmon në uljen e ngarkesës manuale.

Një nga gjërat më të dobishme që bën mësimi i makinerive është gjetja e gabimeve. Ndonjëherë kur shikon modele ose analiza komplekse, syri i njeriut nuk mund të dallojë gabimet, por kompjuteri mund t'i zbulojë ato.

Mësimi i makinerive gjithashtu bën të mundur ofrimin e cilësisë së përsosur të shërbimit, shërbime efikase dhe produkte inovative. Ajo i liron punëtorët njerëzorë që ta bëjnë këtë. Këto teknologji janë përpunimi i gjuhës natyrore, mësimi i thellë, vizioni kompjuterik dhe mësimi i makinerive.

Një qenie njerëzore mund të jetë e mirë në organizimin e tabelave ose identifikimin e modeleve. Por nuk mund të analizojë dhe ekzaminojë grupe të mëdha të dhënash.

Algoritmi i AI mund të identifikojë dhe ekzaminojë të dhëna të mëdha dhe t'i analizojë ato shpejt. Pa mësimin e makinerive, nuk eshte e mundur.

Cili është ndryshimi midis mësimit të makinerive dhe inteligjencës artificiale?

Inteligjenca artificiale synon të simulojë mendjen e njeriut. Nga atje, mësimi i makinerive është vetëm një nga mjetet për të arritur këtë qëllim.

Ai lejon makinën të gëlltisë shembuj sipas objektivave që duhet të arrihen, për shembull imazhe ose video për të njohur një vendkalim këmbësorësh në rastin e një makine autonome.

Por kjo teknikë ka kufijtë e saj. Nuk lejon që të kryhet arsyetimi kompleks. Prandaj është e nevojshme ta kombinoni atë me metoda të tjera për të ecur drejt një AI të denjë për emrin.

Sigurisht shumë të fuqishme për sa i përket të mësuarit, rrjetet nervore megjithatë nuk janë plotësues të besueshëm dhe në disa raste mund të çojnë në rezultate të njëanshme ose të palogjikshme (shembull: një makinë vetë-drejtuese që merr një rrethrrotullim në rrugën e gabuar).

Prandaj interesi për të kombinuar të mësuarit e thellë me metoda të tjera, një AI simbolike për shembull bazuar në rregulla të paracaktuara të biznesit, kodin e autostradës në shembullin tonë, i cili do të injektohet në rrjet për të rafinuar arsyetimin e tij.

Gjuha më e mirë e programimit për mësimin e makinerive

Gjuhët më efektive të programimit për mësimin e makinerive janë Python dhe R. Shkencëtarët e të dhënave janë njohur me këto dy gjuhë. Por ka edhe gjuhë të tjera për mësimin e makinerive.

Projekte të ndryshme kërkojnë gjuhë të ndryshme. Mjetet e AI janë biblioteka softuerike për kryerjen e detyrave. Sipas GitHub, gjuha më e mirë e programimit për mësimin e makinerive është Python.

Python mund të përdoret për analizën e të dhënave dhe minierat. Gjithashtu ju lejon të zhvilloni modele dhe algoritme të ndryshme të mësimit të makinerive. Python lejon grumbullimin, klasifikimin, regresionin dhe reduktimin e dimensioneve. Komuniteti Python është i rëndësishëm, dhe ai është relativisht e lehtë për t'u mësuar Python.

në përfundim

Mësimi i makinerive është i rëndësishëm sepse u jep bizneseve njohuri mbi tendencat në sjelljen e klientëve dhe modelet e funksionimit të biznesit, ndërkohë që mbështet zhvillimin e produkteve të reja.

Shumë nga kompanitë kryesore të sotme, si Facebook, Google dhe Uber, po e bëjnë mësimin e makinerive në qendër të operacioneve të tyre. Mësimi i makinerisë është bërë një diferencues i rëndësishëm konkurrues për shumë kompani.

Nëse doni të dini më shumë rreth mësimit të makinerive. Filloni të mësoni Python dhe me kalimin e kohës do të bëheni profesionist. Mos ngurroni të komentoni nëse ka diçka që nuk e kuptoni.