Kujifunza kwa Mashine Hufanya Kazi Gani?

Katika enzi hii, kujifunza kwa mashine ni muhimu. Lkujifunza kwa mashine husaidia katika kudhibiti shughuli za biashara na kuelewa tabia za wateja. Pia husaidia katika maendeleo ya bidhaa mpya. Kujifunza kwa mashine (ML) ni mojawapo ya teknolojia kuu za kijasusi bandia.

Inajumuisha mafunzo ya algoriti kutambua mifumo inayojirudia ndani ya msingi wa kujifunza. Mafunzo haya husababisha muundo wa kompyuta ulioundwa kufanya ubashiri (kutambua sauti, picha, n.k.) au kufanya kazi kiotomatiki (jibu swali, kuendesha gari kiotomatiki, n.k.).

Kampuni zote kuu zinageukia kujifunza kwa mashine. Kampuni kama Amazon, Facebook, na Google zinafanya ujifunzaji wa mashine kuwa kipaumbele. Wacha tuone jinsi kujifunza kwa mashine kunavyofanya kazi.

Kujifunza kwa mashine ni nini?

Kuna ufafanuzi mwingi, lakini nitakupa kwa maneno rahisi. Kujifunza kwa mashine ni aina ya akili ya bandia. Artificial Intelligence hufundisha kompyuta kujifunza kutokana na uzoefu wa zamani, kama binadamu anavyofanya.

Kupitia mchakato huu, kompyuta inaweza kujiboresha yenyewe kwa kutambua mifumo yake na kuchunguza data. Walakini, inahitaji ushiriki mdogo wa mwanadamu kwa utunzi fulani.

Kulikuwa na majaribio mengi katika hatua za mwanzo. Kulikuwa na nadharia chache kuhusu data na kujifunza na jinsi kompyuta inazitambua zote.

Lakini katika ulimwengu wa sasa, kujifunza kwa mashine kunazidi kuwa ngumu. Lakini pia unahitaji kujua uzoefu huu wa msingi.

Cje kujifunza kwa mashine kunafanya kazi?

Kujifunza kwa mashine kumekuwepo kwa muda mrefu. Walakini, algorithm inazidi kuwa ngumu siku baada ya siku. Maendeleo ya hivi majuzi ni kutumia data hii kwa haraka na kwa ufanisi zaidi.

Maombi ni magumu. Mhitimu ambaye anaweza kufanya mambo haya yote kwa njia ya kisasa ni hatua moja mbele ya waandaaji programu wengine. Kampuni kubwa zinahitaji waandaaji programu hawa kukaa mbele ya washindani wao.

Hakuna kazi ambayo haiwezi kukamilika kwa kujifunza kwa mashine. Kwa msaada wa kujifunza kwa mashine, mifumo ya uhakika inaweza kuanzishwa. Na katika siku zijazo, itafanya kazi moja kwa moja na mwingiliano mdogo.

Baada ya kuwasili kwa kujifunza mashine, makampuni yanabadilisha michakato yao, ambayo hapo awali ilisimamiwa na wanadamu. Kuna mifano michache.

• Hudhuria simu za wateja
• Mapitio ya Curriculum vitae
• Utambuzi wa picha
• Utambuzi wa hotuba
• Utambuzi wa matibabu
• Usuluhishi wa takwimu
• Uchambuzi wa kutabiri
• Uchimbaji.

Kujifunza kwa mashine hutumia mbinu mbili

Kuna mbinu mbili kuu zinazotumiwa na kujifunza kwa mashine. Wao ni wafuatao.

Mafunzo yanayosimamiwa-

Katika mbinu hii, AI hukusanya data ya awali. Pia husaidia kukusanya na kutoa matokeo ya uwekaji mafunzo ya mashine. Kwa ufupi, kujifunza kusimamiwa ni jinsi sisi wanadamu tunavyojifunza mambo.

Tunafanya kitu kibaya na kufanya kitu sahihi baada ya kujifunza na kuchambua. Ni kwa njia ile ile ambayo kompyuta hujifunza mambo tofauti.

Sisi wanadamu hutoa data mbalimbali kwa kompyuta. Hiyo ndiyo tunaita seti ya mafunzo.

Kujifunza bila kusimamiwa -

Mbinu hii husaidia kupata mifumo ya data isiyojulikana, na kisha husaidia kupata makosa. Algorithm kwa ujumla hujaribu kuelewa muundo asili na mifano isiyo na lebo. Kuna kazi mbili tofauti katika ujifunzaji wa mashine bila kusimamiwa.

Kuweka vikundi

Katika kujifunza huku, binadamu hujaribu kwanza kukusanya pointi za data. Kisha uwageuze kuwa makundi. Na mwishowe, inajaribu kuzifanya zifanane na kila mmoja lakini tofauti na nguzo zingine. Ni muhimu kwa mgawanyiko wa soko.

Kupunguza ukubwa

Mfano huu unafaa zaidi katika mafunzo. Mbinu hii inaruhusu sifa zinazofanana kuunganishwa pamoja kwa matumizi bora na tafsiri.

Kutumia mashine ya kujifunza

Kuna maombi elfu moja ya kujifunza kwa mashine siku hizi. Kuanzia uwekaji data hadi tathmini changamano za hatari, kujifunza kwa mashine hufanya yote. Ulimwengu unaelekea kwenye vitu vya kiotomatiki. kwa mfano, tunapenda marubani kwenye magari.

Kuna huduma nyingi za huduma kwa wateja na huduma za wateja ambazo mashine

Uanafunzi husaidia kusimamia na kutengeneza njia nzuri ya kazi.

Utambuzi wa sauti kutoka Google na Amazon pia ni programu ya kujifunza kwa mashine. Kuna idadi kubwa ya maombi ya ndani ambayo inaruhusu shirika kuimarisha taratibu zake, ambayo pia husaidia kupunguza mzigo wa kazi ya mwongozo.

Moja ya mambo muhimu zaidi kujifunza kwa mashine ni kupata makosa. Wakati mwingine wakati wa kuangalia mifumo ngumu au uchambuzi, jicho la mwanadamu haliwezi kuona makosa, lakini kompyuta inaweza kugundua.

Kujifunza kwa mashine pia kunawezesha kutoa huduma bora kabisa, huduma bora na bidhaa za ubunifu. Inawaweka huru wafanyakazi wa kibinadamu kufanya hivi. Teknolojia hizi ni usindikaji wa lugha asilia, kujifunza kwa kina, kuona kwa kompyuta na kujifunza kwa mashine.

Mwanadamu anaweza kuwa mzuri katika kupanga lahajedwali au kutambua ruwaza. Lakini haiwezi kuchambua na kuchunguza seti kubwa za data.

Algorithm ya AI inaweza kutambua na kuchunguza data kubwa na kuichambua haraka. Bila kujifunza mashine, haiwezekani.

Kuna tofauti gani kati ya kujifunza kwa mashine na akili ya bandia?

Akili ya Bandia inalenga kuiga akili ya mwanadamu. Kuanzia hapo, kujifunza kwa mashine ni moja tu ya zana za kufikia lengo hili.

Huruhusu mashine kumeza mifano kulingana na malengo ya kuafikiwa, kwa mfano picha au video ili kutambua kivuko cha watembea kwa miguu ikiwa ni gari linalojiendesha.

Lakini mbinu hii ina mipaka yake. Hairuhusu hoja tata kutekelezwa. Kwa hivyo ni muhimu kuiunganisha na njia zingine ili kuelekea AI inayostahili jina.

Kwa hakika ina nguvu sana katika suala la ujifunzaji, mitandao ya neva hata hivyo si nyongeza ya kuaminika na katika hali nyingine inaweza kusababisha matokeo ya upendeleo au yasiyo na mantiki (mfano: gari inayojiendesha yenyewe ikizunguka kwa njia isiyo sahihi).

Kwa hivyo hamu ya kuchanganya mafunzo ya kina na mbinu zingine, AI ya mfano kwa mfano kulingana na sheria za biashara zilizofafanuliwa awali, msimbo wa barabara kuu katika mfano wetu, ambao utaingizwa kwenye mtandao ili kuboresha hoja zake.

Lugha bora ya programu ya kujifunza kwa mashine

Lugha bora zaidi za upangaji za kujifunza kwa mashine ni Python na R. Wanasayansi wa Data wanafahamu lugha hizi mbili. Lakini pia kuna lugha zingine za kujifunza kwa mashine.

Miradi tofauti inahitaji lugha tofauti. Zana za AI ni maktaba ya programu kwa ajili ya kufanya kazi. Kulingana na GitHub, lugha bora ya programu ya kujifunza mashine ni Python.

Python inaweza kutumika kwa uchambuzi wa data na uchimbaji madini. Pia hukuruhusu kukuza miundo na kanuni tofauti za kujifunza mashine. Python inaruhusu kwa nguzo, uainishaji, regression, na kupunguza mwelekeo. Jumuiya Python ni muhimu, na yuko rahisi kujifunza Python

katika hitimisho

Kujifunza kwa mashine ni muhimu kwa sababu huipa biashara maarifa kuhusu mienendo ya tabia ya wateja na miundo ya uendeshaji wa biashara, huku ikisaidia ukuzaji wa bidhaa mpya.

Kampuni nyingi zinazoongoza leo, kama vile Facebook, Google, na Uber, zinafanya ujifunzaji wa mashine kuwa msingi wa shughuli zao. Kujifunza kwa mashine kumekuwa kitofautishi muhimu cha ushindani kwa kampuni nyingi.

Ikiwa unataka kujua zaidi kuhusu kujifunza kwa mashine. Anza kujifunza Python, na baada ya muda utakuwa mtaalamu. Jisikie huru kutoa maoni ikiwa kuna jambo ambalo huelewi.