Як працює машинне навчання?

У цю епоху машинне навчання є важливим. Лмашинне навчання допомагає керувати бізнес-операціями та розуміти поведінку клієнтів. Це також допомагає в розробці нових продуктів. Машинне навчання (ML) є однією з основних технологій штучного інтелекту.

Він складається з навчання алгоритму для розпізнавання повторюваних шаблонів у базі навчання. У результаті цього навчання створюється комп’ютерна модель, призначена для прогнозування (розпізнавання звуку, зображення тощо) або автоматизації завдань (відповідь на запитання, автоматизація керування транспортним засобом тощо).

Усі великі компанії звертаються до машинного навчання. Такі компанії, як Amazon, Facebook і Google, роблять машинне навчання пріоритетом. Давайте подивимося, як працює машинне навчання.

Що таке машинне навчання?

Є багато визначень, але я дам їх вам простими словами. Машинне навчання є формою штучного інтелекту. Штучний інтелект вчить комп’ютери вчитися на минулому досвіді, як це робить людина.

Завдяки цьому процесу комп’ютер може вдосконалюватися, визначаючи свої шаблони та досліджуючи дані. Однак для певного кодування потрібна мінімальна участь людини.

На ранніх етапах було так багато експериментів. Було кілька теорій про дані та навчання та про те, як комп’ютер їх усе розпізнає.

Але в сучасному світі машинне навчання стає все складнішим. Але ви також повинні знати ці базові навички.

Cяк працює машинне навчання?

Машинне навчання існує вже давно. Проте з кожним днем ​​алгоритм ускладнюється. Остання розробка полягає в тому, щоб застосовувати ці дані швидше та ефективніше.

Додатки складні. Випускник, який може робити все це складним чином, є на крок попереду інших програмістів. Великим компаніям потрібні ці програмісти, щоб випереджати своїх конкурентів.

Немає жодного завдання, яке не можна було б виконати за допомогою машинного навчання. За допомогою машинного навчання можна встановити певні закономірності. І в майбутньому він працюватиме автоматично з мінімальною взаємодією.

Після появи машинного навчання компанії трансформують свої процеси, якими раніше керували люди. Є кілька прикладів.

• Відвідуйте дзвінки клієнтів
• Огляд автобіографії
• Розпізнавання зображень
• Розпізнавання мови
• Медичний діагноз
• Статистичний арбітраж
• Прогнозний аналіз
• Видобуток.

Машинне навчання використовує дві техніки

Машинне навчання використовує дві основні техніки. Ними є наступні.

Контрольоване навчання-

У цій техніці AI збирає попередні дані. Це також допомагає збирати та створювати результати розгортання машинного навчання. Простіше кажучи, навчання під наглядом — це те, як ми, люди, вчимося.

Ми робимо щось не так і робимо правильні речі після того, як навчимося та проаналізуємо це. Це так само, як комп’ютер вивчає різні речі.

Ми, люди, надаємо різні дані комп’ютерам. Так ми називаємо навчальний набір.

Навчання без контролю –

Ця техніка допомагає знайти невідомі шаблони даних, а потім допомагає знайти помилки. Алгоритм зазвичай намагається зрозуміти власну структуру за допомогою непозначених прикладів. У неконтрольованому машинному навчанні є два різні завдання.

Групування

У цьому навчанні люди спочатку намагаються зібрати точки даних. Потім перетворіть їх у кластери. І, нарешті, він намагається зробити їх схожими один на одного, але відрізняти від інших кластерів. Це корисно для сегментації ринку.

Зменшення розміру

Ця модель більш ефективна в навчанні. Ця техніка дозволяє згрупувати подібні атрибути для кращого досвіду та інтерпретації.

Використання машинного навчання

Зараз існує тисяча застосувань машинного навчання. Від введення даних до складної оцінки ризиків, машинне навчання робить усе. Світ рухається до автоматизованих речей. наприклад, ми любимо автопілотів в автомобілях.

Є стільки функцій обслуговування та обслуговування клієнтів, що машина

Учнівство допомагає впоратися та зробити гарну кар’єру.

Розпізнавання голосу від Google і Amazon також є застосуванням машинного навчання. Існує велика кількість внутрішніх програм, які дозволяють організації прискорити процеси, що також допомагає зменшити ручне навантаження.

Однією з найкорисніших речей машинного навчання є пошук помилок. Іноді під час перегляду складних моделей або аналізу людське око не може помітити помилки, але комп’ютер може їх виявити.

Машинне навчання також дає змогу пропонувати ідеальну якість обслуговування, ефективні послуги та інноваційні продукти. Це звільняє працівників-людей робити це. Це технології обробки природної мови, глибокого навчання, комп’ютерного зору та машинного навчання.

Людина може добре впорядковувати електронні таблиці або визначати шаблони. Але він не може аналізувати та вивчати великі масиви даних.

Алгоритм AI може ідентифікувати та досліджувати великі дані та швидко їх аналізувати. Без машинного навчання, це неможливо.

У чому різниця між машинним навчанням і штучним інтелектом?

Штучний інтелект спрямований на імітацію людського розуму. Звідси машинне навчання є лише одним із інструментів для досягнення цієї мети.

Це дозволяє машині завантажувати приклади відповідно до цілей, які потрібно досягти, наприклад, зображення або відео для розпізнавання пішохідного переходу у випадку автономного автомобіля.

Але ця техніка має свої межі. Це не дозволяє проводити складні міркування. Тому необхідно поєднати його з іншими методами, щоб рухатися до ШІ, гідного цієї назви.

Нейронні мережі, безумовно, дуже потужні з точки зору навчання, проте не є надійним доповненням і можуть у деяких випадках призвести до упереджених або нелогічних результатів (приклад: безпілотний автомобіль, який виїжджає на кільце в неправильному напрямку).

Звідси зацікавленість у поєднанні глибокого навчання з іншими методами, наприклад, символічним штучним інтелектом, заснованим на заздалегідь визначених бізнес-правилах, кодом дороги в нашому прикладі, який буде введено в мережу для уточнення її міркувань.

Найкраща мова програмування для машинного навчання

Найефективнішими мовами програмування для машинного навчання є Python і R. Науковці даних знайомі з цими двома мовами. Але є й інші мови для машинного навчання.

Для різних проектів потрібні різні мови. Інструменти ШІ — це бібліотеки програмного забезпечення для виконання завдань. На думку GitHub, найкращою мовою програмування для машинного навчання є Python.

Python можна використовувати для аналізу даних і майнінгу. Це також дозволяє розробляти різні моделі та алгоритми машинного навчання. Python допускає кластеризацію, класифікацію, регресію та зменшення розмірності. Громада Python важливий, і він є відносно легко навчитися Python

на закінчення

Машинне навчання важливе, оскільки воно дає компаніям уявлення про тенденції поведінки клієнтів і бізнес-моделей, а також підтримує розробку нових продуктів.

Багато провідних сучасних компаній, таких як Facebook, Google і Uber, роблять машинне навчання центральним у своїй діяльності. Машинне навчання стало важливим конкурентоспроможним фактором для багатьох компаній.

Якщо ви хочете дізнатися більше про машинне навчання. Почніть вивчати Python, і з часом ви станете професіоналом. Не соромтеся коментувати, якщо є щось, що вам не зрозуміло.