Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este un program de inteligență artificială (AI) care oferă sistemelor potențialul de a descoperi și îmbunătăți automat din experiență fără a fi proiectat în mod explicit. Învățarea automată se concentrează pe progresia programelor de calculator care pot accesa date și să le implementeze să învețe singure.
Procesul de înțelegere a conceptelor de începe cu observațiile sau datele, de exemplu, experiență directă sau instrucțiune, pentru a putea căuta un comportament prin date și posibilități mai eficiente în viitor, în funcție de exemplele pe care le oferim. Obiectivul principal este de obicei să permită calculatoarelor să învețe automat fără nicio implicare sau asistență umană și să modifice activitățile în consecință.
Definiție de învățare automată
Pur și simplu spune că găsește modelul în date și le folosește pe acel tipar pentru a prezice viitorul
Machine Learning ne permite să descoperim tiparele din datele existente după aceea, să creăm și să folosim un model care identifică aceste modele în date inovatoare
Învățarea mașinăriei a devenit curentă
- Vânzătorii mari cred că există o mulțime de bani mari pe această piață. Învățarea mașinilor va susține adesea afacerea dvs.
Ce înseamnă să înveți?
Proces de invatare:
- Identificarea tiparelor
- Recunoașterea modelelor respective atunci când le vezi din nou
De ce învățarea automată este atât de populară în prezent?
- Multe date
- Multă putere de calculator
- Algoritm eficient de învățare automată
Toți acești factori sunt de fapt chiar mai obținuți ca niciodată.
Cum face Machine Learning să funcționeze atât de ușor?
Învățarea automată ne va ajuta să trăim vieți mai fericite, mai sănătoase și chiar mai productive. Ori de câte ori înțelegem cum să îmbinăm puterea.
Câțiva declară că AI este de obicei "revoluție comercială". În timp ce revoluția industrială anterioară controla rezistența fizică și mecanică, noua revoluție va controla capacitatea intelectuală și cognitivă. În cele din urmă, un computer nu va înlocui munca manuală, ci și munca intelectuală. Cu toate acestea, cum anume se întâmplă exact la acest manifest? Și asta se întâmplă în prezent?
Iată câteva inteligență artificială și învățarea în mașină vă va afecta viața de zi cu zi.
Mașini cu autovehicule și transport automat
Ați zburat vreodată într-un avion recent? Dacă, în acest caz, aveți destul de multă experiență de automatizare a transportului la locul de muncă. Aceste avioane comerciale avansate folosesc FMS (Flight Management System), o combinație de GPS, senzori de mișcare și sisteme de calculator pentru a putea poziționa în timpul zborului. Prin urmare, pilotul Boeing 777 mediu consumă pur și simplu șapte minute, practic, zborul avionului manual, iar câteva dintre aceste minute sunt petrecute în timpul decolării și, de asemenea, aterizării.
Saltul în mașinile cu autovehicule este mult mai dificil. Există mult mai multe mașini pe străzi, obstacole de prevenit și deci restricții de luat în considerare atunci când vine vorba de modele și protocoale de trafic. Cu toate acestea, mașinile cu autovehicule sunt de fapt o realitate. Aceste mașini cu motor AI au chiar și-au depășit mașinile conduse de om în condiții de siguranță completă, conform cercetărilor efectuate cu 55 de vehicule Google care au condus complet peste 1, 3 milioane de mile.
Interogarea de navigare fusese rezolvată cu mult timp în urmă. Google Maps furnizează în prezent date despre locația de pe smartphone. Pur și simplu, evaluând locația gadgetului de la un moment la altul, poate descoperi cât de rapid se deplasează dispozitivul. Mai simplu spus, s-ar putea da seama cât de lent este traficul în timp real. Poate combina datele respective cu aparițiile prin intermediul utilizatorilor pentru a dezvolta o imagine a traficului în orice moment. Hărțile pot sugera cea mai rapidă rută pentru dvs. în funcție de blocajele de trafic, de lucrări de construcție sau de accidente între dvs. și destinație.
De asemenea, un exemplu pentru ML și AI pentru a ne face viața ușoară
- Cautare Google
- Jocuri inteligente
- Predictiile stocurilor
- robotică
Companii de învățare de mașini de top
Învățarea automată devine o parte importantă din viața noastră de zi cu zi. Este într-adevăr utilizat în proceduri financiare, examene medicale, logistică, detașare și o varietate de industrii diferite în creștere rapidă.
- Google - Rețele și aparate neuronale
- Tesla - Pilot automat
- Amazon - Echo Speaker Alexa
- Apple - Hei Siri personalizat
- TCS - Primul model de livrare cu robotică
- Facebook - Armata Chatbot etc.
Lucrul cu Machine Learning
Machine Learning, permite calculatoarelor să se reproducă și să se adapteze la un comportament asemănător omului. După aplicarea învățării automate, fiecare conversație și fiecare acțiune lucrată este transformată într-un lucru pe care sistemul îl poate învăța și utiliza cu ușurință datorită cunoștințelor pentru intervalul de timp. Pentru a înțelege și a se transforma în mai bine.
Învățarea automată are trei categorii și vă voi arăta cum operează toate, cu exemple.
Inițial, există
-
Învățare automată supravegheată
unde sistemul beneficiază de statistici anterioare pentru a prognoza rezultatele viitoare.
Deci, cum se manifestă asta?
Gândiți-vă la sistemul de recunoaștere a spamului Gmail. Acum, va avea în vedere o colecție de e-mailuri (un număr imens, la fel ca milioane), care au fost clasificate recent din cauza spamului sau a spamului. Din acest nivel, cu posibilitatea de a identifica ce caracteristici este un e-mail care este spam sau nu afișează spam. Odată obținute cunoștințe despre acest lucru, cu capacitatea de a clasifica e-mailurile începute ca spam sau altfel.
-
Învățare automată nesupervizată
Învățarea nesupravegheată funcționează pur și simplu cu datele de intrare. Este esențial ideal pentru datele primite care să le permită să fie mai înțelegătoare și organizată. În principal, studiază datele de intrare pentru a descoperi comportamentul, caracteristicile comune sau defectele perspectivelor tale. Posibil să luați în considerare modul în care Amazon sau orice alt tip de magazine online pot recomanda multe pe care le puteți achiziționa?
Acest lucru se întâmplă cu adevărat din cauza învățării automate nesupravegheate. Aceste site-uri web iau în considerare achizițiile anterioare și sunt în măsură să vă recomande și alte activități la care v-ați putea gândi.
-
Consolidarea învățării
Învățarea de consolidare permite sistemelor să înțeleagă în funcție de beneficiile anterioare pentru activitățile sale. Ori de câte ori un sistem necesită o rezoluție, acesta poate fi penalizat sau onorat pentru că este activități. Pentru fiecare acțiune, ar trebui să obțină un feedback bun, pe care îl descoperă dacă a funcționat o acțiune corectivă sau incorectă. Acest tip de învățare automată este, de obicei, pur focalizat pe eficacitatea sporită a funcției.
Avantajele învățării mașinilor
Există multe avantaje ale învățării automate în diverse domenii, unele câmpuri și avantajele acestora sunt enumerate mai jos.
1. Cybersecurity -
Deoarece întreprinderile luptă împotriva atacurilor cibernetice continue și a amenințărilor persistente complexe, personalul angajat mai mare este acum necesar pentru a gestiona problemele de spionaj cibernetic. Pentru a obține o reușită a detectării încălcărilor, instrumentele de generație următoare trebuie să evalueze o serie de date în volum mare, cu o viteză mare, pentru a descoperi încălcări probabile. Odată cu învățarea automată, experții calificați în rețea pot descărca cu ușurință cea mai mare parte a mișcărilor grele care îi vor ajuta să diferențieze o amenințare care merită urmărită de o activitate autentică, care nu necesită pur și simplu o analiză suplimentară.
2. Afaceri -
- Preziceri corecte de vânzări: Există numeroase modalități prin care ML poate ajuta procesul de predicții de vânzare. Diferitele caracteristici oferite de ML cu privire la prognozele de vânzare sunt:
i) Predicția și procesarea rapidă a cercetării
ii) Utilizarea datelor din surse indefinite
iii) Asistă la exprimarea statisticilor vechi ale comportamentului clientului
- Facilitează prognoze medicale și categorie de diagnostic (pentru corporațiile medicale): ML oferă o valoare superbă în industria medicală, deoarece ajută procesul de determinare a pacienților cu risc ridicat, pe lângă faptul că face diagnostice, precum și recomandă cele mai eficiente medicamente.
- Securitatea spamului la adresa de e-mail la locul de muncă: ML permite sistemelor de filtrare spam să producă cele mai noi protocoale care aplică rețele neuronale asemănătoare creierului pentru a elimina e-mailurile care nu sunt necesare.
3. Învățare și AI (Artificial Intelligent) pentru gestionarea lanțului de aprovizionare:
- Transport și livrare mai rapide, cu un randament mai mare: piața vehiculului autonom rămâne în fazele inițiale. Chiar și așa, pur și simplu pentru că începe să se maturizeze, există cu siguranță o posibilitate extraordinară de reducere a timpului de transport. Șoferii de camioane umane pot ateriza ușor pe stradă pentru a obține o perioadă mică de timp într-un interval de timp specific. Vehiculele autonome, conduse de AI și de învățare automată, nu au nevoie de cele mai multe ori despre perioada de conducere.
- Administrarea inventarului - Utilizarea esențială a avantajelor AI este, de obicei, îmbunătățirea caracteristicilor din perspectiva computerului a sistemelor și mașinilor ERP (Enterprise Resource Planning). Perspectiva computerului poate fi descrisă drept domeniul științei computerizate care funcționează de fapt pentru a permite sistemelor informatice să afle, să determine și să proceseze imaginile.
Din cauza învățării automate și a învățării profunde, distincția de imagini a devenit din ce în ce mai posibilă, sistemele de calcul semnificative sunt acum capabile să identifice și să sorteze elemente din imagini cu un nivel mare de fiabilitate - în unele cazuri, posibil să depășească oamenii.
În ceea ce privește administrarea lanțului de aprovizionare, perspectiva computerului poate permite cu ușurință administrarea mai bună a inventarului. Concentrați-vă, cum ar fi un sistem de încercare atunci când un robot preîncărcat cu o cameră monitorizată inventar în magazine. (Pentru date despre diferite tendințe și preocupări cruciale în gestionarea modernă a lanțului de aprovizionare).
Abilități obligatorii de învățare automată
Comandați în limbajul de programare pentru a învăța abilități de învățare a mașinilor precum R, Python și TenserFlow.js. R este un limbaj de programare open source și ecologic. Sprijină învățarea automată, acceptă diverse tipuri de calcul despre statistici și multe altele. Are multe pachete disponibile pentru a rezolva problemele de învățare a mașinii și tot felul de alte lucruri.
R este foarte popular.
Multe activități comerciale de învățare oferind suport R. Dar nu este singura alegere:
Piton
Python este în plus din ce în ce mai popular, datorită unei tehnologii open source pentru executarea învățării mașinilor. Există și o serie de biblioteci și pachete pentru python. Deci R nu mai este singur ca singurul limbaj open source.
TenserFlow.js
TensorFlow.js este o bibliotecă JavaScript accelerată hardware cu sursă deschisă, destinată instruirii și implementării modelelor de învățare a mașinilor.
-
Dezvolta ML în browserul Web
Utilizați API-uri versatile și ușor de utilizat pentru a dezvolta modele de la început folosind colecția de algebre liniare JavaScript de nivel scăzut, precum și API-uri de niveluri de nivel înalt.
-
Gestionați modelele existente
Lucrați cu conversia modelului TensorFlow.js pentru a efectua modele preexistente TensorFlow, cele mai potrivite pe browserul web.
-
Studiază modelele existente
Recuperați modelele ML preexistente care lucrează cu datele senzorilor atașate browserului web sau cu statistici diferite din partea clientului.
De ce ar trebui să folosim Machine Learning?
Învățarea automată este necesară pentru sarcini care pot fi prea complicate pentru om pentru a codifica direct. Câteva sarcini sunt incredibil de complicate, încât pot fi improprii, dacă nu chiar dificile, ca oamenii să-și exercite toate tehnicitățile și astfel să le codifice în mod explicit. Prin urmare, mai degrabă, oferim un număr mare de date algoritmului de învățare automată și apoi lăsăm algoritmul să-l rezolve descoperind aceste date și căutând un model care ar trebui să îndeplinească programatorii de calculator efectivi și-au propus să le realizeze.
Domeniul de învățare a mașinilor
Învățarea mașinilor este acum printre cele mai populare subiecte în informatică. Tehnologii precum datele digitale, date mari, inteligența artificială, automatizarea și învățarea mașinii modelează progresiv viitorul muncii și al locurilor de muncă. Este de fapt o listă particulară de metode care permit mașinilor să înțeleagă din date și ajută la realizarea prognozelor. Dacă prejudecățile recente și prezente alimentează previziunile viitorului, este mare în încercarea de a aștepta ca AI să funcționeze independent de defectele umane.
-
Invatare colaborativa:
Învățarea colaborativă se referă la utilizarea entităților de calcul distincte, astfel încât acestea să colaboreze pentru a putea crea rezultate îmbunătățite ale învățării decât ar fi putut realiza singuri. Un bun exemplu în acest sens ar putea fi implementarea nodurilor unui sistem de rețea cu senzori IoT, sau exact ceea ce este cunoscut sub numele de analitice de margine. În timp ce se folosește în ceea ce privește IoT, cel mai probabil o mulțime de entități diferite vor fi utile pentru a învăța colaborativ în mai multe moduri.
-
Procesul de calcul cuantic:
Locurile de muncă de învățare automată necesită complicații, inclusiv manipularea și clasificarea multor vectori din zonele de înaltă dimensiune. Algoritmii tradiționali pe care le aplicăm în prezent pentru remedierea multor aceste complicații durează ceva timp. Calculatoarele cuantice vor fi probabil bune să manipuleze vectori de înaltă dimensiune în zone uriașe de tensor. Cel mai probabil, ambele evoluții ale algoritmilor de învățare a mașinilor cuantice supravegheate și nesupravegheate vor stimula cu siguranță numărul de vectori și dimensiunile lor semnificativ mai rapid decât algoritmii tradiționali. Acest lucru tinde să provoace o creștere semnificativă a vitezei cu care algoritmii de învățare automată vor funcționa cu siguranță.
Cine este publicul potrivit pentru învățarea tehnologiilor de învățare automată?
- Liderii de afaceri - își doresc soluții pentru problema afacerii. Soluțiile bune au o valoare reală pentru afaceri. Organizațiile bune fac lucrurile mai repede, mai bine și mai ieftin și astfel liderii de afaceri își doresc cu adevărat acele soluții. Acest lucru este un lucru bun, deoarece liderul de afaceri are, de asemenea, bani pentru a plăti pentru aceste soluții.
- Dezvoltatori de software - vor să creeze o aplicație mai bună. Dacă aveți dezvoltatori de software, învățarea mașină vă poate ajuta să construiți aplicații mai inteligente, chiar dacă nu sunteți cel care creează modelele; puteți folosi doar modelele.
- Oamenii de știință de date - vor instrumente puternice, ușor de utilizat. Prima întrebare vă este să vă reamintiți mintea ce este un Data Scientist?
Cineva care știe despre:
- Statistici
- Software de învățare automată
- Un domeniu problematic (ideal)
Unele domenii problematice - Întreținerea preventivă a robotului și fraudarea tranzacțiilor cu cardul de credit etc.
Există câteva lucruri cheie despre Data Scientist
- Cele bune sunt rare
- Cele bune sunt scumpe
Puteți rezolva o problemă importantă de afaceri cu învățarea automată, puteți economisi o mulțime de bani, există o valoare reală de afaceri acolo și un om de știință de date atât de bun care știe toate cele trei lucruri precum statistici, software de învățare automată și domeniul problemelor pot avea enorm valoare.
Cum te va ajuta această tehnologie în creșterea carierei?
Unele puncte sunt importante pentru învățarea mașinilor în creșterea carierei, conform mai jos.
-
Convertiți complicațiile organizației într-o perspectivă matematică:
Învățarea automată este un domeniu aproape creat pentru gândurile logice. Fiind o profesie, aceasta îmbină tehnologia, matematica și evaluarea afacerii ca pe o singură sarcină. Trebuie să fiți capabil să vă concentrați destul de mult pe tehnologie și să obțineți această atenție intelectuală, totuși, ar trebui să obțineți această vizibilitate către complicații de afaceri și, de asemenea, să declarați o problemă a companiei către o dificultate de învățare a mașinilor matematice și să oferiți beneficii până la sfârșit.
-
În esență, prezentați un fundal în analiza datelor:
Analiștii de date se află în poziția ideală pentru a trece la o profesie de învățare automată, ca următoarea fază. În această parte, un element esențial poate fi o mentalitate analitică, care să indice că este un fel de metodă de a lua în considerare cauzele, efectele și autodisciplina în care te uiți la date, săriți în ea, să determinați ce funcționează, în mod special să nu funcționeze cu adevărat. Există în plus, se pare că este capabil să discute informațiile într-un mod semnificativ, să producă o vizualizare bună, să sintetizeze informații, astfel încât să poată fi înțelese de către asociații de afaceri, este destul de esențial.
-
Aflați Python, precum și cum să lucrați cu bibliotecile de învățare automată:
În ceea ce privește limbajele de programare și dobândesc cunoștințe despre Python. După aceea, săriți în bibliotecile de învățare automată: „Scikit-learning și Tensor Flow sunt foarte renumiți în domeniu.”
Concluzie - Ce este învățarea mașinii
Procesele de învățare automată utilizate în evaluările organizate ale domeniilor de analiză complicate, inclusiv îmbunătățirea calității ar putea ajuta în titlu și în procesul de selecție subiectivă a adăugării. Metodele de învățare automată sunt de un interes specific, având în vedere că creșterea continuă a rezultatelor căutării și accesibilitatea probelor totale reprezintă un obstacol specificat în progresul calității câmpului de analiză. Contractul de revizuitor îmbunătățit pare să fie conectat cu o eficiență predictivă mai bună.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Ce este învățarea prin mașină. Aici am discutat despre funcționarea și avantajele companiei Machine Learning și a companiilor de top care implementează această tehnologie. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este Python
- Utilizări ale învățării automate
- Învățarea mașinilor împotriva inteligenței artificiale
- Ce este învățarea profundă
- Hyperparameter Machine Learning