Máy học hoạt động như thế nào?

Trong thời đại này, học máy rất quan trọng. lhọc máy giúp quản lý hoạt động kinh doanh và hiểu hành vi của khách hàng. Nó cũng giúp phát triển các sản phẩm mới. Học máy (ML) là một trong những công nghệ trí tuệ nhân tạo chính.

Nó bao gồm đào tạo một thuật toán để nhận dạng các mẫu lặp lại trong một cơ sở học tập. Quá trình đào tạo này dẫn đến một mô hình máy tính được thiết kế để đưa ra dự đoán (nhận dạng âm thanh, hình ảnh, v.v.) hoặc tự động hóa các tác vụ (trả lời câu hỏi, tự động lái xe, v.v.).

Tất cả các công ty lớn đang chuyển sang học máy. Các công ty như Amazon, Facebook và Google đang ưu tiên việc học máy. Hãy xem cách máy học hoạt động.

Học máy là gì?

Có rất nhiều định nghĩa, nhưng tôi sẽ đưa chúng cho bạn bằng những từ đơn giản. Học máy là một dạng của trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo dạy máy tính học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ, giống như con người.

Thông qua quá trình này, máy tính có thể tự cải thiện bằng cách xác định các mẫu của nó và khám phá dữ liệu. Tuy nhiên, nó yêu cầu sự tham gia tối thiểu của con người đối với một số mã hóa.

Có rất nhiều thử nghiệm trong giai đoạn đầu. Có một vài lý thuyết về dữ liệu và học tập cũng như cách máy tính nhận ra tất cả chúng.

Nhưng trong thế giới ngày nay, học máy ngày càng phức tạp hơn. Nhưng bạn cũng cần biết những kinh nghiệm cơ bản này.

Cmáy học hoạt động như thế nào?

Học máy đã có từ lâu. Tuy nhiên, thuật toán đang trở nên phức tạp hơn từng ngày. Sự phát triển gần đây là áp dụng dữ liệu này nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Các ứng dụng rất khó. Một sinh viên tốt nghiệp có thể làm tất cả những điều này một cách tinh vi là đi trước một bước so với các lập trình viên khác. Các công ty lớn cần những lập trình viên này để đi trước các đối thủ cạnh tranh của họ.

Không có nhiệm vụ nào không thể hoàn thành với học máy. Với sự trợ giúp của học máy, các mẫu xác định có thể được thiết lập. Và trong tương lai, nó sẽ hoạt động tự động với sự tương tác tối thiểu.

Sau sự xuất hiện của máy học, các công ty đang chuyển đổi các quy trình mà trước đây do con người quản lý. Có một vài ví dụ.

• Tham dự các cuộc gọi của khách hàng
• Đánh giá sơ yếu lý lịch
• Nhận dạng hình ảnh
• Nhận dạng giọng nói
• chẩn đoán y tế
• chênh lệch thống kê
• Phân tích tiên đoán
• Khai thác.

Học máy sử dụng hai kỹ thuật

Có hai kỹ thuật chính được sử dụng bởi học máy. Họ là những người sau đây.

Học có giám sát-

Trong kỹ thuật này, AI thu thập dữ liệu trước đó. Nó cũng giúp thu thập và tạo ra đầu ra của việc triển khai máy học. Nói một cách đơn giản, học có giám sát là cách con người chúng ta học mọi thứ.

Chúng tôi làm sai và làm đúng sau khi tìm hiểu và phân tích. Nó giống như cách máy tính học những thứ khác nhau.

Con người chúng ta cung cấp nhiều dữ liệu khác nhau cho máy tính. Đó là những gì chúng ta gọi tập huấn luyện.

Học tập không giám sát -

Kỹ thuật này giúp tìm các mẫu dữ liệu không xác định và sau đó giúp tìm lỗi. Thuật toán thường cố gắng hiểu cấu trúc vốn có với các ví dụ không được gắn nhãn. Có hai nhiệm vụ khác nhau trong học máy không giám sát.

nhóm

Trong quá trình học này, trước tiên con người cố gắng thu thập các điểm dữ liệu. Sau đó biến chúng thành cụm. Và cuối cùng, nó cố gắng làm cho chúng giống nhau nhưng khác với các cụm khác. Nó rất hữu ích cho phân khúc thị trường.

Giảm kích cỡ xuống

Mô hình này hiệu quả hơn trong đào tạo. Kỹ thuật này cho phép các thuộc tính tương tự được nhóm lại với nhau để có trải nghiệm và diễn giải tốt hơn.

Sử dụng máy học

Ngày nay có hàng nghìn ứng dụng học máy. Từ việc nhập dữ liệu đến đánh giá rủi ro phức tạp, máy học sẽ làm tất cả. Thế giới đang hướng tới những thứ tự động hóa. ví dụ, chúng tôi yêu thích chế độ lái tự động trong ô tô.

Có rất nhiều chức năng dịch vụ khách hàng và dịch vụ khách hàng mà máy

Học nghề giúp quản lý và tạo ra một con đường sự nghiệp tốt.

Nhận dạng giọng nói của Google và Amazon cũng là một ứng dụng của máy học. Có một số lượng lớn các ứng dụng nội bộ cho phép một tổ chức tăng cường các quy trình của mình, điều này cũng giúp giảm khối lượng công việc thủ công.

Một trong những điều hữu ích nhất mà máy học thực hiện là tìm lỗi. Đôi khi khi nhìn vào các mẫu hoặc phân tích phức tạp, mắt người không thể phát hiện ra lỗi nhưng máy tính có thể phát hiện ra chúng.

Học máy cũng có thể cung cấp chất lượng dịch vụ hoàn hảo, dịch vụ hiệu quả và sản phẩm sáng tạo. Nó giải phóng người lao động để làm điều này. Những công nghệ này là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học sâu, thị giác máy tính và học máy.

Một con người có thể giỏi sắp xếp bảng tính hoặc xác định các mẫu. Nhưng nó không thể phân tích và kiểm tra các tập dữ liệu lớn.

Thuật toán AI có thể xác định và kiểm tra dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu đó một cách nhanh chóng. Không có máy học, Điều đó là không thể.

Sự khác biệt giữa học máy và trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích mô phỏng tâm trí con người. Từ đó, học máy chỉ là một trong những công cụ để đạt được mục tiêu này.

Nó cho phép máy nhập các ví dụ tùy theo mục tiêu cần đạt được, ví dụ như hình ảnh hoặc video để nhận biết lối đi dành cho người đi bộ trong trường hợp ô tô tự lái.

Nhưng kỹ thuật này có giới hạn của nó. Nó không cho phép thực hiện các suy luận phức tạp. Do đó, cần phải kết hợp nó với các phương pháp khác để hướng tới một AI xứng đáng với tên gọi.

Chắc chắn là rất mạnh về mặt học tập, tuy nhiên mạng lưới thần kinh không phải là sự bổ sung đáng tin cậy và trong một số trường hợp có thể dẫn đến kết quả sai lệch hoặc phi logic (dụ: một chiếc xe tự lái đi sai đường vòng).

Do đó, mối quan tâm đến việc kết hợp học sâu với các phương pháp khác, chẳng hạn như AI tượng trưng dựa trên các quy tắc kinh doanh được xác định trước, mã đường cao tốc trong ví dụ của chúng tôi, sẽ được đưa vào mạng để tinh chỉnh lý luận của nó.

Ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho máy học

Các ngôn ngữ lập trình hiệu quả nhất cho máy học là Python và R. Các nhà khoa học dữ liệu đã quen thuộc với hai ngôn ngữ này. Nhưng cũng có những ngôn ngữ khác dành cho máy học.

Các dự án khác nhau yêu cầu các ngôn ngữ khác nhau. Các công cụ AI là các thư viện phần mềm để thực hiện các tác vụ. Theo GitHub, ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho machine learning là Python.

Python có thể được sử dụng để phân tích và khai thác dữ liệu. Nó cũng cho phép bạn phát triển các mô hình và thuật toán học máy khác nhau. Python cho phép phân cụm, phân loại, hồi quy và giảm kích thước. Cộng đồng Python rất quan trọng, và anh ấy là tương đối dễ học Con trăn.

trong kết luận

Học máy rất quan trọng vì nó giúp các công ty hiểu rõ hơn về các xu hướng trong hành vi của khách hàng và mô hình hoạt động kinh doanh, đồng thời hỗ trợ phát triển sản phẩm mới.

Nhiều công ty hàng đầu hiện nay, chẳng hạn như Facebook, Google và Uber, đang biến việc học máy thành trung tâm trong hoạt động của họ. Học máy đã trở thành một điểm khác biệt cạnh tranh quan trọng đối với nhiều công ty.

Nếu bạn muốn biết thêm về học máy. Bắt đầu học Python và theo thời gian, bạn sẽ trở thành một chuyên gia. Hãy bình luận nếu có bất cứ điều gì bạn không hiểu.