Paano Gumagana ang Machine Learning?

Sa panahong ito, mahalaga ang machine learning. Lnakakatulong ang machine learning sa pamamahala ng mga operasyon ng negosyo at pag-unawa sa mga gawi ng customer. Nakakatulong din ito sa pagbuo ng mga bagong produkto. Ang machine learning (ML) ay isa sa mga pangunahing teknolohiya ng artificial intelligence.

Binubuo ito ng pagsasanay ng isang algorithm upang makilala ang mga umuulit na pattern sa loob ng isang learning base. Ang pagsasanay na ito ay nagreresulta sa isang modelo ng computer na idinisenyo upang gumawa ng mga hula (kilalain ang isang tunog, isang imahe, atbp.) o i-automate ang mga gawain (sagutin ang isang tanong, i-automate ang pagmamaneho ng sasakyan, atbp.).

Ang lahat ng malalaking kumpanya ay bumaling sa machine learning. Ginagawang priyoridad ng mga kumpanyang tulad ng Amazon, Facebook, at Google ang machine learning. Tingnan natin kung paano gumagana ang machine learning.

C’est quoi le machine Learning ?

Maraming mga kahulugan, ngunit ibibigay ko ito sa iyo sa mga simpleng salita. Ang machine learning ay isang anyo ng artificial intelligence. Ang Artificial Intelligence ay nagtuturo sa mga computer na matuto mula sa nakaraang karanasan, tulad ng ginagawa ng isang tao.

Sa pamamagitan ng prosesong ito, mapapabuti ng computer ang sarili sa pamamagitan ng pagtukoy sa mga pattern nito at paggalugad sa data. Gayunpaman, nangangailangan ito ng kaunting pakikilahok ng tao para sa ilang coding.

Napakaraming mga eksperimento sa mga unang yugto. Mayroong ilang mga teorya tungkol sa data at pag-aaral at kung paano kinikilala ng computer ang lahat ng ito.

Ngunit sa mundo ngayon, nagiging mas kumplikado ang machine learning. Ngunit kailangan mo ring malaman ang mga pangunahing karanasang ito.

Cpaano gumagana ang machine learning?

Matagal nang umiral ang machine learning. Gayunpaman, ang algorithm ay nagiging mas kumplikado araw-araw. Ang kamakailang pag-unlad ay upang mailapat ang data na ito nang mas mabilis at mahusay.

Mahirap ang mga aplikasyon. Ang isang nagtapos na maaaring gawin ang lahat ng mga bagay na ito sa isang sopistikadong paraan ay isang hakbang sa unahan ng iba pang mga programmer. Kailangan ng malalaking kumpanya ang mga programmer na ito upang manatiling nangunguna sa kanilang mga kakumpitensya.

Walang gawain na hindi magagawa sa machine learning. Sa tulong ng machine learning, maaaring magtatag ng mga tiyak na pattern. At sa hinaharap, awtomatiko itong gagana nang may kaunting pakikipag-ugnayan.

Pagkatapos ng pagdating ng machine learning, binabago ng mga kumpanya ang kanilang mga proseso, na dating pinamamahalaan ng mga tao. Mayroong ilang mga halimbawa.

• Dumalo sa mga tawag ng customer
• Pagsusuri ng curriculum vitae
• Pagkilala sa imahe
• Pagkilala sa pagsasalita
• Medikal na pagsusuri
• Statistical arbitrage
• Mahuhulaang pagsusuri
• Pagbunot.

Gumagamit ang machine learning ng dalawang technique

Mayroong dalawang pangunahing pamamaraan na ginagamit ng machine learning. Sila ang mga sumusunod.

Pinangangasiwaang pag-aaral-

Sa pamamaraang ito, kinokolekta ng AI ang nakaraang data. Nakakatulong din itong mangolekta at makagawa ng output ng machine learning deployment. Sa madaling salita, ang pinangangasiwaang pag-aaral ay kung paano tayong mga tao ay natututo ng mga bagay.

Gumagawa tayo ng mali at ginagawa ang tama pagkatapos itong matutunan at suriin. Ito ay ang parehong paraan na ang computer ay natututo ng iba't ibang mga bagay.

Tayong mga tao ay nagbibigay ng iba't ibang data sa mga computer. Yan ang tawag namin l’ensemble d’entraînement.

Hindi pinangangasiwaang pag-aaral -

Nakakatulong ang diskarteng ito sa paghahanap ng mga hindi kilalang pattern ng data, at pagkatapos ay tumutulong sa paghahanap ng mga error. Karaniwang sinusubukan ng algorithm na maunawaan ang likas na istraktura na may mga walang label na halimbawa. Mayroong dalawang magkaibang gawain sa unsupervised machine learning.

Pagpapangkat

Sa pag-aaral na ito, sinubukan muna ng mga tao na mangolekta ng mga punto ng datos. Pagkatapos ay gawing mga kumpol ang mga ito. At sa wakas, sinusubukan nitong gawing magkatulad ang mga ito sa isa't isa ngunit naiiba sa ibang mga kumpol. Ito ay kapaki-pakinabang para sa segmentasyon ng merkado.

Pagbawas ng laki

Ang modelong ito ay mas epektibo sa pagsasanay. Ang diskarteng ito ay nagbibigay-daan sa mga katulad na katangian na pagsama-samahin para sa mas mahusay na karanasan at interpretasyon.

Paggamit ng machine learning

Mayroong isang libong mga aplikasyon ng machine learning sa mga araw na ito. Mula sa pagpasok ng data hanggang sa mga kumplikadong pagtatasa ng panganib, ginagawa ng machine learning ang lahat. Ang mundo ay gumagalaw patungo sa mga awtomatikong bagay. par exemple, mahilig kami sa mga autopilot sa mga sasakyan.

Napakaraming serbisyo sa customer at mga function ng serbisyo sa customer na ang makina

Ang pag-aprentice ay nakakatulong na pamahalaan at gumawa ng magandang landas sa karera.

Ang voice recognition mula sa Google at Amazon ay isa ring application ng machine learning. Mayroong isang malaking bilang ng mga panloob na application na nagbibigay-daan sa isang organisasyon na palakasin ang mga proseso nito, na tumutulong din upang mabawasan ang manual na workload.

Isa sa mga pinakakapaki-pakinabang na bagay na ginagawa ng machine learning ay ang paghahanap ng mga error. Minsan kapag tumitingin sa mga kumplikadong pattern o pag-aaral, hindi makikita ng mata ng tao ang mga error, ngunit maaaring makita ng computer ang mga ito.

Ginagawang posible rin ng machine learning na mag-alok ng perpektong kalidad ng serbisyo, mahusay na serbisyo at mga makabagong produkto. Pinalalaya nito ang mga manggagawang tao na gawin ito. Ang mga teknolohiyang ito ay natural na pagpoproseso ng wika, malalim na pag-aaral, computer vision at machine learning.

Ang isang tao ay maaaring maging mahusay sa pag-aayos ng mga spreadsheet o pagtukoy ng mga pattern. Ngunit hindi nito masuri at masuri ang malalaking set ng data.

Ang AI algorithm ay maaaring makilala at suriin ang malaking data at pag-aralan ito nang mabilis. Nang walang machine learning, hindi pwede.

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng machine learning at artificial intelligence?

Ang artificial intelligence ay naglalayong gayahin ang isip ng tao. Mula doon, ang machine learning ay isa lamang sa mga tool para makamit ang layuning ito.

Nagbibigay-daan ito sa makina na kumuha ng mga halimbawa ayon sa mga layuning makakamit, halimbawa mga larawan o video upang makilala ang isang pedestrian na tumatawid sa kaso ng isang autonomous na kotse.

Ngunit ang pamamaraan na ito ay may mga limitasyon. Hindi nito pinapayagan na maisagawa ang kumplikadong pangangatwiran. Samakatuwid, kinakailangan na isama ito sa iba pang mga pamamaraan upang lumipat patungo sa isang AI na karapat-dapat sa pangalan.

Tiyak na napakalakas sa mga tuntunin ng pag-aaral, ang mga neural network ay gayunpaman ay hindi maaasahang mga pandagdag at sa ilang mga kaso ay maaaring humantong sa mga bias o hindi makatwiran na mga resulta (exemple: isang self-driving na kotse na umiikot sa maling paraan).

Kaya ang interes sa pagsasama-sama ng malalim na pag-aaral sa iba pang mga pamamaraan, isang simbolikong AI halimbawa batay sa paunang-natukoy na mga panuntunan sa negosyo, ang highway code sa aming halimbawa, na ilalagay sa network upang pinuhin ang pangangatwiran nito.

Pinakamahusay na programming language para sa machine learning

Ang pinaka-epektibong programming language para sa machine learning ay Python at R. Pamilyar ang mga data scientist sa dalawang wikang ito. Ngunit mayroon ding iba pang mga wika para sa machine learning.

Ang iba't ibang mga proyekto ay nangangailangan ng iba't ibang wika. Ang mga tool ng AI ay mga library ng software para sa pagsasagawa ng mga gawain. Ayon sa GitHub, ang pinakamahusay na programming language para sa machine learning ay Python.

Maaaring gamitin ang Python para sa pagsusuri ng data at pagmimina. Nagbibigay-daan din ito sa iyo na bumuo ng iba't ibang modelo at algorithm ng machine learning. Pinapayagan ng Python ang clustering, classification, regression, at pagbawas ng dimensionality. Ang komunidad Mahalaga ang sawa, at siya ay medyo madaling matutunan Sawa

sa wakas

Mahalaga ang machine learning dahil nagbibigay ito sa mga negosyo ng insight sa mga trend sa gawi ng customer at mga modelo ng pagpapatakbo ng negosyo, habang sinusuportahan ang bagong pagbuo ng produkto.

Marami sa mga nangungunang kumpanya ngayon, gaya ng Facebook, Google, at Uber, ang ginagawang sentro ng machine learning sa kanilang mga operasyon. Ang machine learning ay naging isang mahalagang mapagkumpitensyang pagkakaiba para sa maraming kumpanya.

Kung gusto mong malaman ang higit pa tungkol sa machine learning. Simulan ang pag-aaral ng Python, at sa paglipas ng panahon ikaw ay magiging isang pro. Huwag mag-atubiling magkomento kung mayroong anumang hindi mo naiintindihan.