ווי אַזוי אַרבעט מאַשין לערנען?

אין דעם תקופה, מאַשין לערנען איז וויכטיק. למאַשין לערנען העלפּס אין אָנפירונג געשעפט אַפּעריישאַנז און פארשטאנד קונה ביכייוויערז. עס אויך העלפּס אין דער אַנטוויקלונג פון נייַע פּראָדוקטן. מאַשין לערנען (ML) איז איינער פון די הויפּט קינסטלעך סייכל טעקנאַלאַדזשיז.

עס באשטייט פון טריינינג אַן אַלגערידאַם צו דערקענען ריקערינג פּאַטערנז אין אַ לערנען באַזע. די טריינינג רעזולטאַטן אין אַ קאָמפּיוטער מאָדעל דיזיינד צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן (דערקענען אַ געזונט, אַ בילד, אאז"ו ו) אָדער אָטאַמייט טאַסקס (ענטפֿערן אַ קשיא, אָטאַמייט דרייווינג אַ פאָרמיטל, אאז"ו ו).

אַלע הויפּט קאָמפּאַניעס ווענדן צו מאַשין לערנען. קאָמפּאַניעס ווי אַמאַזאָן, פאַסעבאָאָק און Google מאַכן מאַשין לערנען אַ בילכערקייַט. לאָמיר זען ווי מאַשין לערנען אַרבעט.

וואָס איז מאַשין לערנען?

עס זענען פילע דעפֿיניציעס, אָבער איך וועל געבן זיי צו איר אין פּשוט ווערטער. מאַשין לערנען איז אַ פאָרעם פון קינסטלעך סייכל. קינסטלעך ינטעלליגענסע לערנט קאָמפּיוטערס צו לערנען פון פאַרגאַנגענהייט דערפאַרונג, ווי אַ מענטש טוט.

דורך דעם פּראָצעס, דער קאָמפּיוטער קענען פֿאַרבעסערן זיך דורך ידענטיפיצירן זייַן פּאַטערנז און ויספאָרשן די דאַטן. אָבער, עס ריקווייערז מינימאַל מענטש ינוואַלוומאַנט פֿאַר עטלעכע קאָדירונג.

עס זענען געווען אַזוי פילע יקספּעראַמאַנץ אין די פרי סטאַגעס. עס זענען געווען עטלעכע טיריז וועגן דאַטן און לערנען און ווי דער קאָמפּיוטער אנערקענט זיי אַלע.

אָבער אין הייַנט ס וועלט, מאַשין לערנען איז געטינג מער קאָמפּליצירט. אָבער איר אויך דאַרפֿן צו וויסן די יקערדיק יקספּיריאַנסיז.

Cווי אַרבעט מאַשין לערנען?

מאַשין לערנען איז געווען אַרום פֿאַר אַ לאַנג צייַט. אָבער, די אַלגערידאַם איז געטינג מער קאָמפּליצירט טאָג דורך טאָג. די לעצטע אַנטוויקלונג איז צו צולייגן די דאַטן מער געשווינד און יפישאַנטלי.

אַפּפּליקאַטיאָנס זענען שווער. א גראַדזשאַוואַט וואָס קענען טאָן אַלע די טינגז אויף אַ סאַפיסטאַקייטיד וועג איז איין שריט פאָרויס פון אנדערע פּראָוגראַמערז. גרויס קאָמפּאַניעס דאַרפֿן די פּראָוגראַמערז צו בלייַבן פאָרויס פון זייער קאָמפּעטיטאָרס.

עס איז קיין אַרבעט וואָס קענען ניט זיין אַטשיווד מיט מאַשין לערנען. מיט דער הילף פון מאַשין לערנען, באַשטימט פּאַטערנז קענען זיין געגרינדעט. און אין דער צוקונפֿט, עס וועט אַרבעטן אויטאָמאַטיש מיט מינימאַל ינטעראַקשאַן.

נאָך דעם אָנקומען פון מאַשין לערנען, קאָמפּאַניעס יבערמאַכן זייער פּראַסעסאַז, וואָס זענען פריער געראטן דורך יומאַנז. עס זענען עטלעכע ביישפילן.

• באַדינער קונה רופט
• קעריקיאַלאַם וויטאַ רעצענזיע
• בילד דערקענונג
• רעדע דערקענונג
• מעדיציניש דיאַגנאָסיס
• סטאַטיסטיש אַרביטראַזש
• פּרידיקטיוו אַנאַליסיס
• יקסטראַקשאַן.

מאַשין לערנען ניצט צוויי טעקניקס

עס זענען צוויי הויפּט טעקניקס געניצט דורך מאַשין לערנען. זיי זענען די פאלגענדע.

דורכגעקאָכט לערנען -

אין דעם טעכניק, די אַי קאַלעקץ די פריערדיקע דאַטן. עס אויך העלפּס צו זאַמלען און פּראָדוצירן די פּראָדוקציע פון ​​​​מאַשין לערנען דיפּלוימאַנט. סימפּלי שטעלן, סופּערווייזד לערנען איז ווי מיר יומאַנז לערנען טינגז.

מיר טאָן עפּעס פאַלש און טאָן די רעכט זאַך נאָך לערנען און אַנאַלייזינג עס. עס איז די זעלבע וועג ווי די קאָמפּיוטער לערנט פאַרשידענע זאכן.

מיר מענטשן צושטעלן פאַרשידן דאַטן צו קאָמפּיוטערס. אַז ס וואָס מיר רופן די טריינינג שטעלן.

ניט-סופּערווייזד לערנען -

דעם טעכניק העלפּס געפֿינען אומבאַקאַנט דאַטן פּאַטערנז, און דערנאָך העלפּס צו געפֿינען ערראָרס. דער אַלגערידאַם בכלל פרוווט צו פֿאַרשטיין די טאָכיק סטרוקטור מיט אַנלייבאַלד ביישפילן. עס זענען צוויי פאַרשידענע טאַסקס אין אַנסופּערווייזד מאַשין לערנען.

גרופּינג

אין דעם לערנען, יומאַנז ערשטער פּרובירן צו זאַמלען דאַטן פונקטן. דעריבער דרייען זיי אין קלאַסטערז. און לעסאָף, עס פרוווט צו מאַכן זיי ענלעך צו יעדער אנדערער אָבער אַנדערש פון אנדערע קלאַסטערז. עס איז נוציק פֿאַר מאַרק סעגמאַנטיישאַן.

גרייס רעדוקציע

דעם מאָדעל איז מער עפעקטיוו אין טריינינג. דעם טעכניק אַלאַוז ענלעך אַטריביוץ צו זיין גרופּט צוזאַמען פֿאַר בעסער דערפאַרונג און ינטערפּריטיישאַן.

ניצן מאַשין לערנען

עס זענען אַ טויזנט אַפּלאַקיישאַנז פון מאַשין לערנען די טעג. פון דאַטן פּאָזיציע צו קאָמפּלעקס ריזיקירן אַסעסמאַנץ, מאַשין לערנען טוט עס אַלע. די וועלט גייט צו אָטאַמייטיד זאכן. למשל, מיר ליבע אַוטאָפּילאַץ אין קאַרס.

עס זענען אַזוי פילע קונה דינסט און קונה דינסט פאַנגקשאַנז אַז די מאַשין

אַפּרענטיסשיפּ העלפּס צו פירן און מאַכן אַ גוט קאַריערע דרך.

קול דערקענונג פון Google און אַמאַזאָן איז אויך אַ אַפּלאַקיישאַן פון מאַשין לערנען. עס זענען אַ גרויס נומער פון ינערלעך אַפּלאַקיישאַנז וואָס לאָזן אַן אָרגאַניזאַציע צו בוסט זייַן פּראַסעסאַז, וואָס אויך העלפּס צו רעדוצירן די מאַנואַל ווערקלאָוד.

איינער פון די מערסט נוציק טינגז וואָס מאַשין לערנען איז צו געפֿינען ערראָרס. מאל ווען איר זוכט אין קאָמפּלעקס פּאַטערנז אָדער אַנאַליזעס, דער מענטש אויג קען נישט דערקענען ערראָרס, אָבער דער קאָמפּיוטער קענען דעטעקט זיי.

מאַשין לערנען אויך מאכט עס מעגלעך צו פאָרשלאָגן שליימעסדיק דינסט קוואַליטעט, עפעקטיוו באַדינונגס און ינאַווייטיוו פּראָדוקטן. עס פריי די מענטש טוערס צו טאָן דאָס. די טעקנאַלאַדזשיז זענען נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, טיף לערנען, קאָמפּיוטער זעאונג און מאַשין לערנען.

א מענטש קען זיין גוט אין אָרגאַנייזינג ספּרעדשיץ אָדער ידענטיפיצירן פּאַטערנז. אָבער עס קען נישט אַנאַלייז און ונטערזוכן גרויס דאַטן שטעלט.

די אַי אַלגערידאַם קענען ידענטיפיצירן און ונטערזוכן גרויס דאַטן און אַנאַלייז עס געשווינד. אָן מאַשין לערנען, עס איז ניט מעגלעך.

וואָס איז די חילוק צווישן מאַשין לערנען און קינסטלעך סייכל?

קינסטלעך סייכל יימז צו סימולירן דעם מענטש מיינונג. פֿון דאָרט, מאַשין לערנען איז בלויז איינער פון די מכשירים צו דערגרייכן דעם ציל.

עס אַלאַוז די מאַשין צו אַרייַנציען ביישפילן לויט צו אַבדזשעקטיווז צו דערגרייכן, למשל בילדער אָדער ווידיאס צו דערקענען אַ פוסגייער אַריבער אין די פאַל פון אַ אָטאַנאַמאַס מאַשין.

אבער דעם טעכניק האט זייַן לימאַץ. עס אַלאַוז נישט צו דורכפירן קאָמפּלעקס ריזאַנינג. עס איז דעריבער נייטיק צו פאַרבינדן עס מיט אנדערע מעטהאָדס צו מאַך צו אַ אַי ווערט פון דעם נאָמען.

אַוואַדע זייער שטאַרק אין טערמינען פון לערנען, נעוראַל נעטוואָרקס זענען אָבער נישט פאַרלאָזלעך קאַמפּלאַמאַנץ און קענען אין עטלעכע קאַסעס פירן צו בייאַסט אָדער ילאַדזשיקאַל רעזולטאַטן (ביישפיל: אַ זיך-דרייווינג מאַשין גענומען אַ ראָונדאַוט די אומרעכט וועג).

דערפֿאַר דער אינטערעס אין קאַמביינינג טיף לערנען מיט אנדערע מעטהאָדס, אַ סימבאָליש אַי פֿאַר בייַשפּיל באזירט אויף פּרעדעפינעד געשעפט כּללים, די שאָסיי קאָד אין אונדזער בייַשפּיל, וואָס וועט זיין ינדזשעקטיד אין די נעץ צו ראַפינירן זיין ריזאַנינג.

בעסטער פּראָגראַממינג שפּראַך פֿאַר מאַשין לערנען

די מערסט עפעקטיוו פּראָגראַממינג שפּראַכן פֿאַר מאַשין לערנען זענען Python און R. דאַטאַ סייאַנטיס זענען באַקאַנט מיט די צוויי שפּראַכן. אָבער עס זענען אויך אנדערע שפּראַכן פֿאַר מאַשין לערנען.

פאַרשידענע פראיעקטן דאַרפן פאַרשידענע שפּראַכן. AI מכשירים זענען ווייכווארג לייברעריז פֿאַר פּערפאָרמינג טאַסקס. לויט GitHub, דער בעסטער פּראָגראַממינג שפּראַך פֿאַר מאַשין לערנען איז Python.

פּיטהאָן קענען זיין געוויינט פֿאַר דאַטן אַנאַליסיס און מיינינג. עס אויך אַלאַוז איר צו אַנטוויקלען פאַרשידענע מאַשין לערנען מאָדעלס און אַלגערידאַמז. פּיטהאָן אַלאַוז קלאַסטערינג, קלאַסאַפאַקיישאַן, ראַגרעשאַן און דימענשאַנאַליטי רעדוקציע. די קהילה פּיטהאָן איז וויכטיק, און ער איז לעפיערעך גרינג צו לערנען פּיטהאָן.

אין מסקנא

מאַשין לערנען איז וויכטיק ווייַל עס גיט קאָמפּאַניעס ינסייט אין טרענדס אין קונה נאַטור און געשעפט אַפּערייטינג מאָדעלס, בשעת זיי שטיצן נייַע פּראָדוקט אַנטוויקלונג.

פילע פון ​​הייַנט ס לידינג קאָמפּאַניעס, אַזאַ ווי פאַסעבאָאָק, Google און ובער, מאַכן מאַשין לערנען צענטראל אין זייער אַפּעריישאַנז. מאַשין לערנען איז געווארן אַ וויכטיק קאַמפּעטיטיוו דיפערענטשיייטער פֿאַר פילע קאָמפּאַניעס.

אויב איר ווילן צו וויסן מער וועגן מאַשין לערנען. אָנהייב לערנען פּיטהאָן, און מיט צייט איר וועט ווערן אַ פּראָ. פילן פריי צו באַמערקן אויב עס איז עפּעס איר טאָן ניט פֿאַרשטיין.