Hvad er maskinlæring?

Maskinlæring er et program for kunstig intelligens (AI), der leverer systemer potentialet til automatisk at opdage og forbedre fra oplevelsen uden at være eksplicit designet. Maskinlæring koncentrerer sig om progression af computerprogrammer, der kan få adgang til data og implementere det lære for sig selv.

Processen med at forstå begreberne starter med observationer eller data, for eksempel direkte oplevelse eller instruktion, for at være i stand til at søge efter adfærd gennem data og mere effektive muligheder i fremtiden afhængigt af de eksempler, vi giver. Det vigtigste mål er normalt at give computere mulighed for at lære automatisk uden nogen menneskelig involvering eller hjælp og ændre aktiviteter i overensstemmelse hermed.

Machine Learning Definition

Bare siger Finder mønster i data og bruger disse mønstre til at forudsige fremtiden

Machine Learning giver os mulighed for at opdage mønstre i eksisterende data efter det at skabe og gøre brug af en model, der identificerer disse mønstre i innovative data
Maskinindlæring er gået i mainstream

  • Store leverandører mener, at der er store mængder på dette marked. Machine Learning vil ofte støtte din virksomhed

Hvad betyder det at lære?

Læringsproces:

  • Identificering af mønstre
  • Genkende dette mønster, når du ser dem igen

Hvorfor maskinindlæring er så populær i øjeblikket?

  • Masser af data
  • Masser af computerkraft
  • Effektiv maskinlæringsalgoritme

Alle disse faktorer er faktisk endnu mere tilgængelige end nogensinde.

Hvordan gør maskinindlæring det at arbejde så let?

Maskinlæring vil hjælpe os med at leve lykkeligere, sundere og endnu mere produktive liv. Hver gang vi forstår, hvordan vi kan tragt magten.

Et par erklærer, at AI normalt indleder "kommerciel revolution." Mens den forudgående industrielle revolution kontrollerede fysisk og mekanisk styrke, vil den nye revolution kontrollere intellektuel og kognitiv evne. Til sidst vil en computer ikke erstatte manuel arbejdskraft, men også intellektuel arbejdskraft. Men hvordan nøjagtigt går det til dette manifest? Og det er det, der for tiden forekommer?

Her er nogle kunstig intelligens, og maskinlæring vil påvirke din hverdag.

Selvkørende biler og automatiseret transport

Har du nogensinde fløjet i et fly for nylig? Hvis du i dette tilfælde har temmelig meget erfarne transportautomater på arbejde. Disse avancerede kommercielle fly bruger FMS (Flight Management System), en kombination af GPS, bevægelsessensorer og computersystemer for at være i stand til dets position under flyvningen. Derfor bruger den gennemsnitlige Boeing 777-pilot simpelthen syv minutter på at flyve flyet manuelt, og flere af disse minutter bruges under start og landing.

Springet ind i selvkørende biler er meget mere udfordrende. Der er meget flere biler på gaden, forhindringer, der skal forhindres, og så begrænsninger, der skal tages højde for, når det kommer til trafikmønstre og protokoller. Imidlertid er selvkørende biler faktisk en realitet. Disse AI-drevne biler har endda overskredet menneskedrevne biler i fuld sikkerhed, ifølge undersøgelser med 55 Google-køretøjer, der har kørt over 1, 3 millioner miles fuldstændigt.

Navigationsforespørgslen var længe siden rettet. Google Maps kører i øjeblikket placeringsdata fra smartphones. Ved blot at evaluere gadgets placering fra et tidspunkt til et andet, kan det måske finde ud af, hvor hurtigt enheden kører. Kort sagt, det kunne finde ud af, hvor langsom trafik er i realtid. Det kan kombinere disse data med forekomster gennem brugere til at udvikle et billede af trafikken på ethvert givet tidspunkt. Kort kan foreslå den hurtigste rute for dig afhængigt af trafikpropper, bygningsarbejde eller ulykker mellem dig og destinationen.

Et eksempel på ML og AI for at gøre vores liv let

  • Google søgning
  • Intelligent spil
  • Aktieforudsigelser
  • Robotics

Top Machine Learning virksomheder

Maskinlæring bliver en vigtig del af vores hverdag. Det bruges virkelig i økonomiske procedurer, medicinske undersøgelser, logistik, udstationering og en række forskellige hurtigt stigende industrier.

  1. Google - Neurale netværk og maskiner
  2. Tesla - Autopilot
  3. Amazon - Echo Speaker Alexa
  4. Apple - Personaliseret Hey Siri
  5. TCS - Maskinens første leveringsmodel med robotik
  6. Facebook - Chatbot Army osv.

Arbejde med maskinlæring

Machine Learning gør det muligt for computere at replikere og tilpasse sig menneskelig lignende opførsel. Efter at have anvendt maskinlæring forvandles hver samtale og hver arbejdet handling til noget, som systemet nemt kan lære og gøre brug af på grund af knowhow for tidsrammen. For at forstå og blive bedre.
Machine Learning har tre kategorier, og jeg vil vise dig, hvordan alle fungerer sammen med eksemplerne.
Oprindeligt er der

  • Overvåget maskinlæring

hvor systemet drager fordel af tidligere statistikker til at forudsige fremtidige resultater.

Så hvordan manifesteres det?

Tænk på Gmail's spamgenkendelsessystem. Nu der, vil det overveje en samling af e-mails (et stort antal, ligesom millioner), som for nylig er blevet kategoriseret på grund af spam eller ikke spam. Fra dette niveau med evnen til at identificere, hvilke funktioner en e-mail, der er spam eller ikke spam-visning. Når du har fået viden om dette, med evnen til at klassificere begyndte e-mails som spam eller på anden måde.

  • Uovervåget maskinlæring

Uovervåget læring fungerer simpelthen med inputdataene. Det er i det væsentlige ideelt til de indkommende data, der går, så de kan være mere forståelige og organiserede. Det studerer hovedsageligt inputdataene for at opdage adfærd eller fælles eller mangler ved dine kundeemner. Overvejes muligvis, hvordan Amazon eller nogen form for andre online butikker kan anbefale mange, du kan købe?

Dette er virkelig på grund af uovervåget maskinlæring. Websteder som disse overvejer de forudgående erhvervelser, og de er i stand til at anbefale andre aktiviteter, som du måske også tænker på.

  • Forstærkningslæring

Forstærkningslæring gør det muligt for systemer at forstå, afhængigt af tidligere fordele for dets aktiviteter. Hver gang et system kræver en opløsning, kan det straffes eller hædres for det er aktiviteter. For hver handling skal det få god feedback, som dette opdager, hvis dette fungerede forkert eller korrigerende handling. Denne form for maskinlæring er normalt rent fokuseret på boost-effektiviteten af ​​funktionen.

Fordele ved maskinlæring

Der er mange fordele ved maskinlæring inden for forskellige felter, nogle felter, og deres fordele er anført nedenfor.

1. Cybersikkerhed -

Fordi virksomheder kæmper mod kontinuerlige cyberangreb og komplekse vedvarende trusler, er større engagerede medarbejdere nu nødvendige for at håndtere cyberspionage-problemer. For at få succesfuld overtrædelsesdetektion skal næste generations værktøjer evaluere et antal data i stort volumen med stor hastighed for at finde ud af sandsynlige overtrædelser. Med maskinlæring kan kvalificerede netværkseksperter let downloade det meste af tunge bevægelser, der vil hjælpe dem med at skelne en trussel, der er værd at forfølge fra ægte aktiviteter, der blot behøver ingen ekstra analyse.

2. Virksomheder -

  • Korrekte salgsforudsigelser: Der er adskillige måder, som de ML kan hjælpe med processen med salgsprognoser. De forskellige funktioner, der leveres af ML vedrørende salgsprognoser er:

i) Hurtig forskning forudsigelse og behandling

ii) Brug af data fra ubestemte kilder

iii) Hjælper med at udtrykke arvestatistikker over klientens adfærd

  • Letter medicinske prognoser og diagnosekategori (til virksomheder inden for medicinsk): ML giver en fremragende værdi i sundhedsvæsenet, da det hjælper processen med at bestemme høje risikopatienter udover at stille diagnoser og rådgiver mest effektive medicin.
  • Arbejdspladsemails Spamsikkerhed: ML giver spamfilteranlæg mulighed for at producere de nyeste protokoller, der anvender hjernelignende neurale netværk for at få elimineret e-mails, som ikke er nødvendige.

3. Læring og AI (kunstig intelligent) til styring af forsyningskæder:

  • Hurtigere, højere output Forsendelse og levering: Det autonome køretøjs marked forbliver i begynnende faser. Alligevel, simpelthen fordi det begynder at modne, er der bestemt en enorm mulighed for at reducere leveringstider. Menneske lastbilchauffører kan let lande på gaden for at få en lille periode i en bestemt tidsramme. Autonome køretøjer, drevet af AI og maskinlæring, behøver ikke, det er ofte den kørselsperiode.
  • Inventory Administration - Væsentlig gøre brug af fordelene ved AI er normalt at forbedre computerperspektivfunktionerne i ERP (Enterprise Resource Planning) systemer og maskiner. Computersperspektiv kan beskrives som det felt af datalogi, der rent faktisk arbejder på at lade edb-systemer finde ud af, bestemme og behandle billeder.

På grund af maskinlæring og dyb indlæring er billedskillelse blevet gradvist mere gennemførlig, hvilket betyder, at computersystemer nu er i stand til at identificere og sortere emner i billeder, der har en stor grad af pålidelighed - i nogle tilfælde muligvis bedre end mennesker.

Med hensyn til administration af forsyningskæden kan computerperspektiv let give mulighed for bedre lageradministration. Fokuser på, såsom testet et system, når en robot, der er forudindlæst med et kamera, overvågede beholdningen i butikkerne. (For fakta om forskellige tendenser og afgørende bekymringer i moderne supply chain management).

Nødvendige maskinlæringsevner

Kommandoer i programmeringssprog for at lære maskinlæringsevner som R, Python og TenserFlow.js. R er et open source programmeringssprog og miljøvenligt. Det understøtter maskinlæring, det understøtter forskellige slags computing om statistik og mere. Det har mange tilgængelige pakker til løsning af maskinlæringsproblemet og alle mulige andre ting.

R er meget populær.

Mange kommercielle maskinuddannelser, der tilbyder support R. Men det er ikke det eneste valg:

Python

Python er derudover stadig mere populær på grund af en open source-teknologi til at udføre maskinlæring. Der er også et antal biblioteker og pakker til python. Så R er ikke længere alene som det eneste open source sprog.

TenserFlow.js

TensorFlow.js er et open-source hardware-accelereret JavaScript-bibliotek beregnet til træning og implementering af maskinlæringsmodeller.

  • Udvikl ML i webbrowser

Gør brug af alsidige og brugervenlige API'er til at udvikle modeller fra starten ved at bruge JavaScript-lineær algebra-samling på lavt niveau såvel som API-lag på højt niveau.

  • Administrer eksisterende modeller

Arbejd med TensorFlow.js-modelkonvertering for at udføre allerede eksisterende TensorFlow-modeller, der er bedst egnede i webbrowseren.

  • Undersøg eksisterende modeller

Retrain forudgående eksisterende ML-modeller, der arbejder med sensordata, der er knyttet til webbrowseren, eller forskellige klientside-statistikker.

Hvorfor skal vi bruge maskinlæring?

Maskinindlæring er påkrævet til opgaver, der kan være for kompliceret til at mennesker kan kode direkte. Et par opgaver er utroligt komplicerede, at det kan være forkert, hvis ikke svært, for mennesker at udøve alle de tekniske forhold og så kode dem eksplicit. Derfor tilbyder vi snarere et stort antal data til maskinlæringsalgoritmen og lader derefter algoritmen udarbejde det ved at opdage, at data og lede efter en model, der skal udføre de egentlige computerprogrammører, har sat sig ud for at udføre.

Maskinlæringsomfang

Machine Learning er nu blandt de mest populære emner inden for datalogi. Teknologier, ligesom digital, big data, kunstig intelligens, automatisering og maskinlæring, skaber gradvist fremtiden for arbejde og job. Er faktisk en bestemt liste over metoder, der gør det muligt for maskiner at forstå fra data og hjælpe med at lave prognoser. Hvis partiklerne fra det nylige og det nuværende bringer fremtidens forudsigelser, er det højt i et forsøg på at forvente, at AI fungerer uafhængigt af menneskelige defekter.

  • Samarbejdslæring:

Samarbejdslæring handler om at gøre brug af distinkte beregningsenheder, så de samarbejder for at være i stand til at skabe forbedrede læringsresultater, end de måske har opnået af dem selv. Et godt eksempel på dette kunne være implementering af knudepunkterne i et IoT-sensornetværkssystem, eller præcist hvad der er kendt som kantanalyse. Når du bruger vedrørende IoT, vil sandsynligvis en masse forskellige enheder være nyttigt at lære samarbejde på flere måder.

  • Kvanteberegningsproces:

Maskinlæringsjob kræver komplikationer, herunder manipulering og klassificering af mange vektorer i højdimensionelle områder. De traditionelle algoritmer, som vi i øjeblikket anvender til at løse mange af disse komplikationer, tager nogen tid. Kvantecomputere vil sandsynligvis være gode til at manipulere højdimensionelle vektorer i enorme områder med tensorartikler. Mest sandsynligt vil både udvikling af både overvågede og uovervågede kvantemaskinelæringsalgoritmer helt sikkert øge antallet af vektorer og deres dimensioner betydeligt hurtigere end traditionelle algoritmer. Dette har en tendens til at forårsage en markant øget hastighed, hvormed maskinlæringsalgoritmer helt sikkert vil arbejde.

Hvem er det rigtige publikum til at lære Machine Learning-teknologier?

  1. Virksomhedsledere - De ønsker løsninger på forretningsproblemet. Gode ​​løsninger har reel forretningsværdi. Gode ​​organisationer gør tingene hurtigere, bedre og billigere, og derfor ønsker forretningsførere virkelig disse løsninger. Dette er en god ting, fordi virksomhedslederen også har penge til at betale for disse løsninger.
  1. Softwareudviklere - De ønsker at oprette en bedre applikation. Hvis du har softwareudviklere, kan maskinlæring hjælpe dig med at opbygge smartere apps, selvom du ikke er den, der opretter modellerne; du kan bare bruge modellerne.
  1. Datavidenskabsmænd - De ønsker kraftfulde, brugervenlige værktøjer. Det første spørgsmål minder dig om, hvad er en datavidenskabsmand?

Nogen der ved om:

  • Statistikker
  • Machine Learning Software
  • Nogle problemdomæner (ideelt)

Nogle problemdomæner - Robotforebyggende vedligeholdelse og svig med kreditkorttransaktioner osv.

Der er nogle vigtige ting at vide om Data Scientist

  • Gode ​​er knappe
  • Gode ​​er dyre

Du kan løse et vigtigt forretnings problem med maskinlæring, du kan spare en masse penge, der er reel forretningsværdi der, og så god datavidenskabsmand, der kender alle disse ting som statistik, maskinuddannelsessoftware og problemdomæne kan have enorme værdi.

Hvordan denne teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst?

Nogle punkter er vigtige for maskinlæring i karrierevækst som beskrevet nedenfor.

  • Konverter organisationskomplikationer til en matematisk oversigt:

    Maskinlæring er et felt næsten skabt til logiske tanker. At være en profession, dette blander teknologi, matematik og forretningsevaluering som en opgave. Du skal være i stand til at koncentrere dig om teknologi ganske meget og få denne intellektuelle opmærksomhed, men du skal også få denne synlighed over for forretningsmæssige komplikationer og også angive et virksomhedsspørgsmål mod en matematisk maskinelæringsvanskelighed og give gavn ved udgangen.

  • Grundlæggende har en baggrund i dataanalyse:

    Dataanalytikere er inden for den ideelle position til overgang til en maskinuddannelsesfag som deres næste fase. I denne del kan et essentielt element være et analytisk tankesæt, der indikerer, at det er en slags metode til at overveje årsager, effekter og selvdisciplin, hvor du ser på dataene, du graver i dem, bestemmer, hvad der udfører, specifikt ikke rigtig fungerer, kan der er en udligger Derudover ser det ud til at være i stand til at diskutere information på en betydelig måde, producere god visualisering, syntetisere information, så det kan forstås af forretningsforbindelser, det er ret vigtigt.

  • Lær Python samt hvordan man arbejder med biblioteker til maskinindlæring:

    Så vidt programmeringssprog går og får kendskab til Python. Spring derefter ind i maskinlæringsbiblioteker: "Scikit-learning og Tensor Flow er meget berømte i marken."

Konklusion - Hvad er maskinlæring

Maskinlæringsprocesser, der bruges i organiserede evalueringer af komplicerede analyseområder, herunder kvalitetsforbedring, kan hjælpe med titlen og subjektiv screeningsproces. Maskinlæringsmetoder er af specificeret interesse, idet man løbende hæver søgeresultaterne, og tilgængeligheden af ​​det samlede bevis er en specificeret hindring fra analysefeltets fremskridt. Forbedret gennemgangskontrakt syntes at være forbundet med bedre forudsigelseseffektivitet.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Hvad er maskinlæring. Her diskuterede vi arbejdet og fordelene ved Machine Learning og de bedste virksomheder, der implementerer denne teknologi. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Hvad er Python
  2. Brug af maskinlæring
  3. Machine Learning vs kunstig intelligens
  4. Hvad er dyb læring
  5. Hyperparameter-maskinlæring

Kategori:

Big Data