Hur fungerar maskininlärning?

I den här eran är maskininlärning viktigt. Lmaskininlärning hjälper till att hantera affärsverksamhet och förstå kundernas beteenden. Det hjälper också till vid utvecklingen av nya produkter. Maskininlärning (ML) är en av de viktigaste teknikerna för artificiell intelligens.

Det består av att träna en algoritm för att känna igen återkommande mönster inom en inlärningsbas. Denna utbildning resulterar i en datormodell utformad för att göra förutsägelser (känna igen ett ljud, en bild, etc.) eller automatisera uppgifter (svara på en fråga, automatisera att köra ett fordon, etc.).

Alla större företag vänder sig till maskininlärning. Företag som Amazon, Facebook och Google prioriterar maskininlärning. Låt oss se hur maskininlärning fungerar.

C’est quoi le machine Learning ?

Det finns många definitioner, men jag kommer att ge dig dem i enkla ord. Maskininlärning är en form av artificiell intelligens. Artificiell intelligens lär datorer att lära av tidigare erfarenheter, som en människa gör.

Genom denna process kan datorn förbättra sig själv genom att identifiera dess mönster och utforska data. Det kräver dock minimalt mänskligt engagemang för viss kodning.

Det var så många experiment i de tidiga stadierna. Det fanns några teorier om data och lärande och hur datorn känner igen dem alla.

Men i dagens värld blir maskininlärning mer komplex. Men du behöver också känna till dessa grundläggande erfarenheter.

Chur fungerar maskininlärning?

Maskininlärning har funnits länge. Algoritmen blir dock mer komplex dag för dag. Den senaste utvecklingen är att tillämpa dessa data snabbare och mer effektivt.

Ansökningar är svåra. En akademiker som kan göra alla dessa saker på ett sofistikerat sätt är ett steg före andra programmerare. Stora företag behöver dessa programmerare för att ligga före sina konkurrenter.

Det finns ingen uppgift som inte kan utföras med maskininlärning. Med hjälp av maskininlärning kan bestämda mönster etableras. Och i framtiden kommer det att fungera automatiskt med minimal interaktion.

Efter ankomsten av maskininlärning omvandlar företag sina processer, som tidigare styrdes av människor. Det finns några exempel.

• Delta i kundsamtal
• Granskning av meritförteckning
• Bildigenkänning
• Taligenkänning
• Medicinsk diagnos
• Statistiskt arbitrage
• Prediktiv analys
• Extraktion.

Maskininlärning använder två tekniker

Det finns två huvudtekniker som används av maskininlärning. De är följande.

Övervakat lärande-

I denna teknik samlar AI in tidigare data. Det hjälper också till att samla in och producera resultatet av driftsättning av maskininlärning. Enkelt uttryckt är övervakat lärande hur vi människor lär oss saker.

Vi gör något fel och gör rätt efter att ha lärt oss och analyserat det. Det är på samma sätt som datorn lär sig olika saker.

Vi människor tillhandahåller olika data till datorer. Det är vad vi kallar l’ensemble d’entraînement.

Oövervakat lärande –

Den här tekniken hjälper till att hitta okända datamönster och hjälper sedan att hitta fel. Algoritmen försöker i allmänhet förstå den inneboende strukturen med omärkta exempel. Det finns två olika uppgifter inom oövervakad maskininlärning.

Gruppering

I detta lärande försöker människor först samla in datapunkter. Förvandla dem sedan till kluster. Och slutligen försöker den göra dem lika varandra men olika från andra kluster. Det är användbart för marknadssegmentering.

Storleksminskning

Denna modell är mer effektiv vid träning. Denna teknik gör att liknande attribut kan grupperas tillsammans för bättre upplevelse och tolkning.

Använder maskininlärning

Det finns tusen tillämpningar av maskininlärning nuförtiden. Från datainmatning till komplexa riskbedömningar, maskininlärning gör allt. Världen går mot automatiserade saker. Till exempel, vi älskar autopiloter i bilar.

Det finns så många kundtjänst- och kundtjänstfunktioner som maskinen

Lärlingsutbildning hjälper till att hantera och göra en bra karriärväg.

Röstigenkänning från Google och Amazon är också en applikation för maskininlärning. Det finns ett stort antal interna applikationer som gör att en organisation kan boosta sina processer, vilket också bidrar till att minska den manuella arbetsbelastningen.

En av de mest användbara sakerna som maskininlärning gör är att hitta fel. Ibland när man tittar på komplexa mönster eller analyser kan det mänskliga ögat inte upptäcka fel, men datorn kan upptäcka dem.

Maskininlärning gör det också möjligt att erbjuda perfekt servicekvalitet, effektiva tjänster och innovativa produkter. Det frigör de mänskliga arbetarna att göra detta. Dessa teknologier är naturlig språkbehandling, djupinlärning, datorseende och maskininlärning.

En människa kan vara bra på att organisera kalkylblad eller identifiera mönster. Men den kan inte analysera och undersöka stora datamängder.

AI-algoritmen kan identifiera och undersöka big data och analysera den snabbt. Utan maskininlärning, det är inte möjligt.

Vad är skillnaden mellan maskininlärning och artificiell intelligens?

Artificiell intelligens syftar till att simulera det mänskliga sinnet. Därifrån är maskininlärning bara ett av verktygen för att uppnå detta mål.

Det gör att maskinen kan få i sig exempel i enlighet med mål som ska uppnås, till exempel bilder eller videor för att känna igen ett övergångsställe i fallet med en autonom bil.

Men denna teknik har sina gränser. Det tillåter inte att komplicerade resonemang förs. Det är därför nödvändigt att koppla det till andra metoder för att gå mot en AI värd namnet.

Säkert mycket kraftfulla när det gäller inlärning, neurala nätverk är dock inte tillförlitliga komplement och kan i vissa fall leda till partiska eller ologiska resultat (till exempel: en självkörande bil som tar en rondell åt fel håll).

Därav intresset för att kombinera djupinlärning med andra metoder, en symbolisk AI till exempel baserad på fördefinierade affärsregler, motorvägskoden i vårt exempel, som kommer att injiceras i nätverket för att förfina dess resonemang.

Bästa programmeringsspråket för maskininlärning

De mest effektiva programmeringsspråken för maskininlärning är Python och R. Dataforskare är bekanta med dessa två språk. Men det finns också andra språk för maskininlärning.

Olika projekt kräver olika språk. AI-verktyg är programvarubibliotek för att utföra uppgifter. Enligt GitHub är det bästa programmeringsspråket för maskininlärning Python.

Python kan användas för dataanalys och gruvdrift. Det låter dig också utveckla olika maskininlärningsmodeller och algoritmer. Python möjliggör klustring, klassificering, regression och dimensionsreduktion. Samhället Python är viktigt, och han är relativt lätt att lära sig Python.

avslutningsvis

Maskininlärning är viktigt eftersom det ger företag insikt i trender i kundbeteende och affärsmodeller, samtidigt som det stödjer utveckling av nya produkter.

Många av dagens ledande företag, som Facebook, Google och Uber, gör maskininlärning centralt i sin verksamhet. Maskininlärning har blivit en viktig konkurrensskillnadsfaktor för många företag.

Om du vill veta mer om maskininlärning. Börja lära dig Python, och med tiden kommer du att bli ett proffs. Kommentera gärna om det är något du inte förstår.