Mi a gépi tanulás?

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (AI) programja, amely lehetőséget ad a rendszereknek arra, hogy automatikusan felfedezzék és javítsák a tapasztalatokat, anélkül, hogy kifejezetten megterveznék őket. A gépi tanulás olyan számítógépes programok haladására összpontosít, amelyek hozzáférhetnek az adatokhoz, és maguk telepíthetik azokat.

A fogalmak megértésének folyamata megfigyelésekkel vagy adatokkal kezdődik, például közvetlen tapasztalatokkal vagy utasításokkal, hogy a jövőben a viselkedés alapján adatokkal és hatékonyabb lehetőségekkel tudjunk kutatni, a bemutatott példáktól függően. A fő cél általában az, hogy lehetővé tegyük a számítógépeknek, hogy automatikusan tanuljanak emberi beavatkozás vagy segítség nélkül, és a tevékenységeket ennek megfelelően módosítsák.

Gépi tanulás meghatározása

Egyszerűen azt mondja, hogy a Mintát talál az adatokban, és azt használja a jövő előrejelzésére

A gépi tanulás lehetővé teszi számunkra, hogy felfedezzük a meglévő adatok mintáit, miután létrehozunk egy modellt, amely azonosítja ezeket a mintákat az innovatív adatokban
A gépi tanulás mainstream

  • A nagy gyártók úgy vélik, hogy ezen a piacon nagy dollárok vannak. A Machine Learning gyakran támogatni fogja vállalkozását

Mit jelent a tanulás?

Tanulási folyamat:

  • A minták azonosítása
  • Felismerve ezeket a mintákat, amikor újra meglátod őket

Miért manapság olyan népszerű a gépi tanulás?

  • Rengeteg adat
  • Rengeteg számítógépes teljesítmény
  • Hatékony gépi tanulási algoritmus

Ezek a tényezők valóban még jobban beszerezhetők, mint valaha.

Hogyan könnyíti meg a gépi tanulás a munkát?

A gépi tanulás segít boldogabb, egészségesebb és még eredményesebb életet élni. Amikor megértjük, hogyan kell csatornázni az erőt.

Néhányan azt állítják, hogy az AI általában „kereskedelmi forradalom” alatt áll. Míg a korábbi ipari forradalom a fizikai és a mechanikai erőt ellenőrizte, az új forradalom a szellemi és a kognitív képességeket fogja irányítani. Végül egy számítógép nem helyettesíti a kézi munkát, hanem az intellektuális munkát is. De pontosan hogyan fog ez a manifeszt? És éppen ez fordul elő?

Íme néhány mesterséges intelligencia és a gépi tanulás hatással lesz mindennapi életére.

Önjáró autók és automatizált szállítás

Repült valaha a repülőgépben a közelmúltban? Ha ebben az esetben elég nagy tapasztalattal rendelkezik a szállítás automatizálásánál dolgozik. Ezek a fejlett kereskedelmi repülőgépek az FMS-t (repülési irányítási rendszert), a GPS, a mozgásérzékelők és a számítógépes rendszerek kombinációját használják, hogy helyzetükbe tudjon lenni repülés közben. Ezért az átlagos Boeing 777 pilóta egyszerűen hét percet vesz igénybe, alapvetõen kézi repüléssel, ebbõl többet a felszállás és a leszállás során is tölt.

Az önjáró autókba való ugrás sokkal nagyobb kihívást jelent. Sokkal több autó van az utcákon, akadályok akadályozzák meg, és így korlátozásokat kell figyelembe venni, ha a forgalmi szokásokról és a protokollokról van szó. Az önjáró autók azonban valójában valóság. Ezeknek az AI-meghajtású autóknak teljes biztonságban meghaladták az ember által vezérelt autókat is - a kutatás szerint 55 olyan Google járművel, amelyek teljes mértékben meghaladták az 1, 3 millió mérföldet.

A navigációs lekérdezés már régen javításra került. A Google Maps jelenleg helymeghatározási adatokat vásárol az okostelefonról. Ha egyszerűen megvizsgálja a modul helyét az egyes időpontoktól a másikig, akkor kitalálhatja, hogy milyen gyorsan utazik az eszköz. Egyszerűen fogalmazva kitalálhatja, mennyire lassú a forgalom valós időben. Összevonhatja ezeket az adatokat a felhasználókon keresztüli eseményekkel, hogy egy adott pillanatban képet kapjon a forgalomról. A térképek javasolhatják a leggyorsabb útvonalat az Ön és a rendeltetési hely közötti forgalmi dugók, építési munkák vagy balesetek függvényében.

Ezenkívül néhány példa az ML és az AI számára, hogy megkönnyítsük az életünket

  • Google kereső
  • Intelligens játék
  • Stock Jóslatok
  • robotika

A legnépszerűbb gépi tanulási cégek

A gépi tanulás mindennapi életünk fontos részévé válik. Valóban alkalmazzák pénzügyi eljárásokban, orvosi vizsgálatokban, logisztikában, kiküldetésben és számos különféle gyorsan növekvő iparágban.

  1. Google - Neurális hálózatok és gépek
  2. Tesla - Autopilot
  3. Amazon - visszhangszóró, Alexa
  4. Apple - személyre szabott Hé Siri
  5. TCS - gépi első szállítási modell robotikával
  6. Facebook - Chatbot Army stb.

Munka a gépi tanulással

Gépi tanulás lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy replikálódjanak és alkalmazkodjanak az emberhez hasonló viselkedéshez. A gépi tanulás alkalmazása után minden beszélgetés és minden elvégzett művelet valami olyanmá válik, amelyet a rendszer könnyen megtanulhat és kihasználhat az időkerethez szükséges know-how miatt. Hogy megértsük és jobbá váljunk.
A gépi tanulásnak három kategóriája van, és a példákkal megmutatom, hogyan működnek ezek mindegyike.
Kezdetben van

  • Felügyelt gépi tanulás

ahol a rendszer a korábbi statisztikák előnyeit szolgálja a jövőbeli eredmények előrejelzésére.

Szóval hogyan nyilvánul meg ez?

Gondoljon a Gmail spamfelismerő rendszerére. Most ott veszi figyelembe az e-mailek gyűjteményét (hatalmas számot, csakúgy, mint milliókat), amelyeket nemrégiben spam vagy nem spam miatt soroltak be. Ettől a szinttől kezdve annak meghatározásával, hogy melyik e-mail jelenik meg spamként vagy nem. Miután megismerte ezt, azzal a képességgel, hogy a megjelenő e-maileket spamnek vagy másnak minősítse.

  • Nem felügyelt gépi tanulás

A felügyelet nélküli tanulás egyszerűen működik a bemeneti adatokkal. Alapvetően ideális, ha a bejövő adatok lehetővé teszik, hogy érthetőbbek és szervezetesebbek legyenek. Elsősorban a bemeneti adatokat tanulmányozza, hogy felfedezzék a kilátások viselkedését vagy hasonlóságait vagy hibáit. Lehet, hogy fontolóra veszi, hogy az Amazon vagy más típusú online áruházak hogyan tudnak ajánlani sokat, amelyet megvásárolhat?

Valójában ez a nem felügyelt gépi tanulás miatt van. Az ilyen webhelyek figyelembe veszik a korábbi akvizíciókat, és képesek más tevékenységeket javasolni, amelyekre Ön is gondolhat.

  • Erősítő tanulás

A megerősítő tanulás lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy megértsék a tevékenységeik korábbi előnyeitől függően. Ha egy rendszer megoldást igényel, büntetést vagy megbecsülést kaphat, mert ez tevékenységek. Minden egyes művelethez jó visszajelzést kell kapnia, amelyet felfedez, ha ez helytelen vagy javító intézkedést eredményez. Az ilyen típusú gépi tanulás általában tisztán a funkció fokozott hatékonyságára koncentrál.

A gépi tanulás előnyei

A gépi tanulásnak számos előnye van számos területen, néhány terület és azok előnyei az alábbiakban vannak felsorolva.

1. Kiberbiztonság -

Mivel a vállalkozások harcolnak a folyamatos számítógépes támadások és az összetett tartós fenyegetések miatt, most nagyobb elkötelezettségű személyzetre van szükség a számítógépes kémkedés problémáinak kezeléséhez. A sikeres megsértés észlelése érdekében a következő generációs eszközöknek nagy mennyiségű adatot, nagy sebességgel kell felmérniük a valószínű megsértések kiszámításához. A gépi tanulással a képesített hálózati szakértők könnyen le tudják tölteni a nehéz munkák nagy részét, és ez segít megkülönböztetni egy olyan veszélyt, amelyet érdemes folytatni a valódi tevékenységektől, anélkül hogy szükség lenne külön elemzésre.

2. Vállalkozások -

  • Helyes értékesítési előrejelzések: Számos módja van annak, hogy az ML elősegítse az értékesítés előrejelzéseinek folyamatát. Az ML által nyújtott különféle szolgáltatások az eladási előrejelzésekkel kapcsolatban a következők:

i) Gyors kutatási előrejelzés és feldolgozás

ii) Az adatok felhasználása határozatlan forrásokból

iii) Segít az ügyfél magatartásának örökölt statisztikáinak kifejezésében

  • Megkönnyíti az orvosi előrejelzéseket és a diagnosztikai kategóriát (orvosi vállalatok számára): Az ML kiváló értéket képvisel az egészségügyi ágazatban, mivel elősegíti a magas kockázatú betegek meghatározásának folyamatát a diagnózis felállítása mellett, és a leghatékonyabb gyógyszereket tanácsolja.
  • Munkahelyi e-mailek Spam biztonsága: Az ML lehetővé teszi a spam szűrő rendszerek számára, hogy a legújabb protokollokat készítsék az agyszerű neurális hálózatokat alkalmazva, hogy kiküszöböljék a nem szükséges e-maileket.

3. Tanulás és AI (Mesterséges Intelligens) az ellátási lánc menedzsmentjéhez:

  • Gyorsabb, nagyobb teljesítményű szállítás és kézbesítés: Az autonóm járművek piaca még kialakulóban van. Ennek ellenére egyszerűen azért, mert elkezdi érlelni, óriási lehetőség van a szállítási idő csökkentésére. Az emberi teherautó-sofőrök könnyen leszállhatnak az utcán, hogy egy kis időtartamra bejuthassanak egy meghatározott időkeretet. Az AI és a gépi tanulás által vezérelt autonóm járműveknek nincs szükségük gyakran a vezetési periódusra.
  • Készletgazdálkodás - Az AI előnyeinek alapvető kihasználása általában az ERP (vállalati erőforrás-tervezés) rendszerek és gépek számítógépes perspektívájának javítása. A számítógépes perspektívát úgy lehet leírni, mint egy számítógépes tudományt, amely ténylegesen azzal a céllal működik, hogy lehetővé tegye a számítógépes rendszereknek a képek megismerésére, meghatározására és feldolgozására.

A gépi tanulás és a mély tanulás miatt a képi megkülönböztetés fokozatosan megvalósíthatóbbá vált: a jelölő számítógépes rendszerek ma már képesek azonosítani és rendezni a nagy megbízhatóságú képeken lévő tételeket - egyes esetekben valószínűleg felülmúlva az embereket.

Az ellátási lánc adminisztrációját illetően a számítógépes perspektíva könnyedén lehetővé teszi a készlet jobb adminisztrációját. Összpontosítson, például egy rendszer próbaverziójára, amikor egy kamerával előre betöltött robot megfigyelte az áruházak készletét. (A különböző trendekkel kapcsolatos tényekről és a modern ellátási lánc menedzsment szempontjából alapvető aggályokról).

Szükséges gépi tanulási készség

Parancs a programozási nyelven a gépi tanulási készségek, például az R, a Python és a TenserFlow.js elsajátításához. Az R nyílt forráskódú programozási nyelv és környezetbarát. Támogatja a gépi tanulást, különféle típusú statisztikákkal kapcsolatos számításokat támogat. Számos elérhető csomag található a gépi tanulási problémák megoldására, valamint minden egyéb dologra.

R nagyon népszerű.

Számos kereskedelmi gépi tanulás kínál R. támogatást. De nem ez az egyetlen választás:

Piton

A Python emellett egyre népszerűbb, a nyílt forráskódú technológia miatt a gépi tanulás végrehajtására. Számos könyvtár és csomag található a python számára. Tehát R már nem egyedül az egyetlen nyílt forráskódú nyelv.

TenserFlow.js

A TensorFlow.js egy nyílt forrású, hardveres gyorsítású JavaScript könyvtár, amely gépi tanulási modellek kiképzésére és megvalósítására szolgál.

  • Az ML fejlesztése a webböngészőben

Használjon sokoldalú és felhasználóbarát API-kat a modellek fejlesztéséhez a kezdetektől kezdve az alacsony szintű JavaScript lineáris algebrai gyűjtemény, valamint a magas szintű rétegek API segítségével.

  • A létező modellek kezelése

Dolgozzon a TensorFlow.js modellkonverzióval a már létező TensorFlow modellek végrehajtásához a webböngészőben.

  • Tanulmányozza a meglévő modelleket

A már létező ML-modellek átképzése a webböngészőhöz csatolt érzékelőadatokkal vagy más ügyféloldali statisztikákkal együtt.

Miért kellene használni a gépi tanulást?

Gépi tanulásra van szükség olyan feladatokhoz, amelyek túlságosan bonyolultak az emberek számára a közvetlen kódoláshoz. Néhány feladat hihetetlenül bonyolult, ezért nem megfelelő, ha nem is nehéz az emberek számára, hogy gyakorolja az összes műszaki tulajdonságot, és így kifejezetten kódolja őket. Ezért inkább nagy számú adatot kínálunk a gépi tanulási algoritmushoz, majd hagyjuk, hogy az algoritmus kidolgozza azt, felfedezve ezeket az adatokat, és keresve egy modellt, amely a tényleges számítógépes programozók számára teljesítené azt, amelyet kitűztek.

Gépi tanulás hatálya

A gépi tanulás ma a számítástechnika egyik legnépszerűbb témája. A technológiák, akárcsak a digitális, nagy adat, a mesterséges intelligencia, az automatizálás és a gépi tanulás, fokozatosan meghatározzák a munka és a munka jövőjét. Valójában azon módszerek egy speciális listája, amelyek lehetővé teszik a gépek számára az adatokból való megértést és az előrejelzések készítését. Ha a közelmúlt és a jelenlegi elfogultsága táplálja a jövő előrejelzéseit, akkor nagy a kísérlet arra, hogy elvárjuk, hogy az AI az emberi hibáktól függetlenül működjön.

  • Együttműködő tanulás:

Az együttműködésen alapuló tanulás az, hogy különálló számítási entitásokat használjunk, így működnek együtt annak érdekében, hogy jobb tanulási eredményeket teremtsenek, mint amennyit maguk teljesítettek volna. Jó példa erre az IoT szenzorhálózati rendszer csomópontjainak megvalósítása, vagy pontosan az úgynevezett él-elemzés. Miközben az IoT-t használja, valószínűleg sok más entitás lesz hasznos, hogy több szempontból együttműködve tanulhasson.

  • Kvantumszámítási folyamat:

A gépi tanulási feladatok komplikációkat igényelnek, ideértve a sok vektor manipulálását és osztályozását a nagy dimenziós területeken. A hagyományos algoritmusok, amelyeket jelenleg alkalmazunk ezeknek a szövődményeknek a javítására, időbe telik. A kvantumszámítógépek valószínűleg jól képesek lesznek manipulálni a nagy dimenziós vektorokat hatalmas tenzorelemek területein. Valószínűleg mind a felügyelt, mind a nem felügyelt kvantumgép-tanulási algoritmusok mindkét fejlesztése jelentősen gyorsabban növeli a vektorok számát és méreteit, mint a hagyományos algoritmusok. Ez általában jelentősen megnöveli azt a sebességet, amelyen a gépi tanulási algoritmusok minden bizonnyal működni fognak.

Ki a megfelelő közönség a gépi tanulási technológiák tanulásához?

  1. Üzleti vezetők - megoldásokat akarnak az üzleti problémára. A jó megoldásoknak valós üzleti értékeik vannak. A jó szervezetek gyorsabban, jobban és olcsóbban csinálják a dolgokat, így az üzleti vezetők valóban ezeket a megoldásokat akarják. Ez jó dolog, mert az üzleti vezetőnek is van pénze ezeknek a megoldásoknak a fizetésére.
  1. Szoftverfejlesztők - jobb alkalmazást akarnak létrehozni. Ha szoftverfejlesztõi vannak, a gépi tanulás segíthet okosabb alkalmazások felépítésében, még akkor is, ha nem Ön a modellek létrehozója; használhatja a modelleket.
  1. Adattudósok - Hatékony, könnyen használható eszközöket akarnak. Az első kérdés az, hogy emlékeztesse az agyadra, mi az az adattudós?

Valaki, aki tud róla:

  • Statisztika
  • Gépi tanulási szoftver
  • Néhány problématartomány (ideális esetben)

Néhány problématartomány - Robot megelőző karbantartás és hitelkártya-tranzakciókkal kapcsolatos csalások stb.

Van néhány kulcsfontosságú dolog, amit tudni kell az Data Scientist-ről

  • A jó is kevés
  • A jók drágák

Fontos üzleti problémát oldhat meg a gépi tanulással, sok pénzt takaríthat meg, valós üzleti érték van ott, és így a jó adattudós, aki ismeri mind a három dolgot, mint például a statisztika, a gépi tanulási szoftver és a problémakör, óriási lehet érték.

Hogyan segít ez a technológia a karrier növekedésében?

Az alábbiak szerint néhány pont fontos a karrier-növekedés gépi tanulásához.

  • Konvertálja a szervezeti szövődményeket matematikai nézetbe:

    A gépi tanulás egy olyan terület, amelyet szinte a logikai gondolatokhoz hoztak létre. Szakmaként ez a feladat a technológia, a matematika és az üzleti értékelés összekeverését jelenti. Önnek képesnek kell lennie arra, hogy elég sokat koncentráljon a technológiára, és megszerezze ezt az intellektuális figyelmet, azonban ezt a láthatóságot az üzleti szövődmények felé kell fordítania, és egy matematikai gépi tanulási nehézségekkel kapcsolatos vállalati kérdést is fel kell tüntetnie, és a végén előnyöket kell biztosítania.

  • Alapvetően szerepeljen egy háttér az adatok elemzésében:

    Az adatanalitikusok ideális helyzetben vannak a gépi tanulás szakmájává válás következő szakaszában. Ebben a részben elengedhetetlen elem lehet analitikus gondolkodásmód, jelezve, hogy ez egyfajta módszer az okok, hatások és önfegyelem megfontolására, amikor az adatokat megvizsgálja, belemélyíti, meghatározza, hogy mit teljesít, konkrétan nem valóban működik. létezik egy kívülálló is. Úgy tűnik, hogy elengedhetetlen az információk jelentős megbeszélése, jó megjelenítés, információk szintetizálása, így az üzleti partnerek számára érthető.

  • Ismerje meg a Python-ot, valamint a gépi tanulási könyvtárakkal való együttműködést:

    A programozási nyelvek és a Python ismereteinek megismerése. Ezután ugorjon a gépi tanulási könyvtárakba: „A Scikit-learning és a Tensor Flow nagyon híresek a területen.”

Következtetés - Mi a gépi tanulás

A bonyolult elemzési területek szervezett értékelésében alkalmazott gépi tanulási folyamatok, ideértve a minőségjavítást, segíthetnek a cím és a szubjektív additív szűrési folyamatban. A gépi tanulási módszerek különleges érdeklődésre számítanak, figyelembe véve a keresési eredmények folyamatos növelését, és a teljes bizonyítékok hozzáférhetősége egy speciális akadályt jelent az elemzési mező minőségi fejlődésében. Úgy tűnt, hogy a javult recenzens-szerződés a jobb előrejelzési hatékonysággal kapcsolódik.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a Mi az a gépi tanulás című útmutatóban. Itt megbeszéljük a Machine Learning és az ezt a technológiát alkalmazó top cégek működését és előnyeit. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -

  1. Mi a Python?
  2. A gépi tanulás felhasználásai
  3. Gépi tanulás vs mesterséges intelligencia
  4. Mi az a mély tanulás?
  5. Hiperparaméter gépi tanulás

Kategória:

Nagy adat