Како функционише машинско учење?

У овој ери, машинско учење је важно. Лмашинско учење помаже у управљању пословним операцијама и разумевању понашања купаца. Такође помаже у развоју нових производа. Машинско учење (МЛ) је једна од главних технологија вештачке интелигенције.

Састоји се од обуке алгоритма за препознавање понављајућих образаца унутар базе учења. Ова обука резултира компјутерским моделом дизајнираним за предвиђање (препознавање звука, слике, итд.) или аутоматизацију задатака (одговарање на питање, аутоматизовање вожње возила, итд.).

Све велике компаније окрећу се машинском учењу. Компаније као што су Амазон, Фацебоок и Гоогле стављају машинско учење као приоритет. Хајде да видимо како функционише машинско учење.

Шта је машинско учење?

Има много дефиниција, али ћу вам их дати једноставним речима. Машинско учење је облик вештачке интелигенције. Вештачка интелигенција учи рачунаре да уче из прошлих искустава, као што то чини човек.

Кроз овај процес, рачунар се може побољшати идентификацијом својих образаца и истраживањем података. Међутим, за неко кодирање је потребно минимално учешће људи.

Било је толико експеримената у раним фазама. Било је неколико теорија о подацима и учењу и о томе како их рачунар све препознаје.

Али у данашњем свету машинско учење постаје све сложеније. Али морате знати и ова основна искуства.

Cкако функционише машинско учење?

Машинско учење постоји већ дуго времена. Међутим, алгоритам постаје све сложенији из дана у дан. Недавни развој је да се ти подаци примењују брже и ефикасније.

Пријаве су тешке. Дипломац који све ове ствари може да ради на софистициран начин је корак испред осталих програмера. Великим компанијама су потребни ови програмери да би били испред својих конкурената.

Не постоји задатак који се не може постићи машинским учењем. Уз помоћ машинског учења могу се успоставити одређени обрасци. И у будућности ће радити аутоматски уз минималну интеракцију.

Након доласка машинског учења, компаније трансформишу своје процесе, којима су раније управљали људи. Постоји неколико примера.

• Присуствујте позивима купаца
• Преглед биографије
• Препознавање слике
• Препознавање говора
• Медицинска дијагноза
• Статистичка арбитража
• Предиктивна анализа
• Вађење.

Машинско учење користи две технике

Постоје две главне технике које користи машинско учење. Они су следећи.

Учење под надзором-

У овој техници, АИ прикупља претходне податке. Такође помаже у прикупљању и производњи резултата примене машинског учења. Једноставно речено, учење под надзором је начин на који ми људи учимо ствари.

Урадимо нешто погрешно и урадимо праву ствар након што то научимо и анализирамо. То је исти начин на који рачунар учи различите ствари.

Ми људи дајемо разне податке рачунарима. То је оно што ми зовемо l’ensemble d’entraînement.

Учење без надзора –

Ова техника помаже у проналажењу непознатих образаца података, а затим помаже у проналажењу грешака. Алгоритам генерално покушава да разуме инхерентну структуру помоћу неозначених примера. Постоје два различита задатка у машинском учењу без надзора.

Груписање

У овом учењу, људи прво покушавају да прикупе податке. Затим их претворите у кластере. И коначно, покушава да их учини сличним једни другима, али другачијим од других кластера. Користан је за сегментацију тржишта.

Смањење величине

Овај модел је ефикаснији у обуци. Ова техника омогућава да се слични атрибути групишу заједно ради бољег искуства и интерпретације.

Коришћење машинског учења

Данас постоји хиљаду примена машинског учења. Од уноса података до сложених процена ризика, машинско учење ради све. Свет се креће ка аутоматизованим стварима. На пример, волимо аутопилоте у аутомобилима.

Постоји толико много функција за корисничку подршку и корисничку подршку да машина

Шегртовање помаже да се управља и направи добар пут у каријери.

Препознавање гласа од Гугла и Амазона је такође примена машинског учења. Постоји велики број интерних апликација које омогућавају организацији да унапреди своје процесе, што такође помаже да се смањи ручно оптерећење.

Једна од најкориснијих ствари које машинско учење ради је проналажење грешака. Понекад када се посматрају сложени обрасци или анализе, људско око не може да уочи грешке, али рачунар може да их открије.

Машинско учење такође омогућава да се понуди савршен квалитет услуге, ефикасне услуге и иновативни производи. Ослобађа људске раднике да то раде. Ове технологије су обрада природног језика, дубоко учење, компјутерски вид и машинско учење.

Људско биће може бити добро у организовању табела или идентификовању образаца. Али не може анализирати и испитати велике скупове података.

Алгоритам АИ може идентификовати и испитати велике податке и брзо их анализирати. Без машинског учења, није могуће.

Која је разлика између машинског учења и вештачке интелигенције?

Вештачка интелигенција има за циљ да симулира људски ум. Одатле, машинско учење је само један од алата за постизање овог циља.

Омогућава машини да унесе примере у складу са циљевима које треба постићи, на пример слике или видео записе за препознавање пешачког прелаза у случају аутономног аутомобила.

Али ова техника има своје границе. Не дозвољава да се спроведе сложено расуђивање. Стога га је неопходно упарити са другим методама да би се кренуло ка АИ достојном имена.

Свакако веома моћне у смислу учења, неуронске мреже, међутим, нису поуздана допуна и могу у неким случајевима довести до пристрасних или нелогичних резултата (пример: самовозећи аутомобил који се окреће погрешним путем).

Отуда и интересовање за комбиновање дубоког учења са другим методама, симболичком вештачком интелигенцијом, на пример заснованом на унапред дефинисаним пословним правилима, кодом аутопута у нашем примеру, који ће бити убачен у мрежу да би се побољшало његово резоновање.

Најбољи програмски језик за машинско учење

Најефикаснији програмски језици за машинско учење су Питхон и Р. Научници за податке су упознати са ова два језика. Али постоје и други језици за машинско учење.

Различити пројекти захтевају различите језике. АИ алати су софтверске библиотеке за обављање задатака. Према ГитХуб-у, најбољи програмски језик за машинско учење је Питхон.

Питхон се може користити за анализу података и рударење. Такође вам омогућава да развијете различите моделе и алгоритме машинског учења. Питхон омогућава груписање, класификацију, регресију и смањење димензионалности. Заједница Питхон је важан, и он је релативно лако научити Питхон

u закључку

Машинско учење је важно јер пружа предузећима увид у трендове понашања купаца и пословне моделе пословања, истовремено подржавајући развој нових производа.

Многе од водећих компанија данашњице, као што су Фацебоок, Гоогле и Убер, стављају машинско учење на централно место у свом пословању. Машинско учење је постало важан конкурентски диференцијатор за многе компаније.

Ако желите да сазнате више о машинском учењу. Почните да учите Питхон и временом ћете постати професионалац. Слободно коментаришите ако нешто не разумете.