Čo je to strojové učenie?

Strojové učenie je program umelej inteligencie (AI), ktorý poskytuje systémom potenciál na automatické objavovanie a zlepšovanie zo skúseností bez toho, aby bol výslovne navrhnutý. Strojové učenie sa sústreďuje na vývoj počítačových programov, ktoré môžu pristupovať k údajom a implementovať ich učenie pre seba.

Proces porozumenia konceptu začína pozorovaniami alebo údajmi, napríklad priamymi skúsenosťami alebo inštrukciami, aby bolo možné v budúcnosti vyhľadávať správanie prostredníctvom údajov a efektívnejšie možnosti v závislosti od príkladov, ktoré uvádzame. Hlavným cieľom je zvyčajne umožniť počítačom učiť sa automaticky bez akejkoľvek ľudskej účasti alebo asistencie a podľa toho upravovať činnosti.

Definícia strojového učenia

Jednoducho povie, že nájde vzor v údajoch a použije ho na predpovedanie budúcnosti

Strojové učenie nám umožňuje objaviť vzory v existujúcich údajoch a následne vytvoriť a využiť model, ktorý tieto vzory identifikuje v inovatívnych údajoch
Strojové učenie prešlo do hlavného prúdu

  • Veľkí predajcovia veria, že na tomto trhu existujú veľké peniaze. Strojové učenie často podporí vaše podnikanie

Čo to znamená naučiť sa?

Proces učenia:

  • Identifikačné vzorce
  • Rozpoznanie týchto vzorcov, keď ich znova uvidíte

Prečo je strojové učenie v súčasnosti tak populárne?

  • Veľa údajov
  • Veľa energie počítača
  • Efektívny algoritmus strojového učenia

Všetky tieto faktory sú v skutočnosti ešte lepšie dosiahnuteľné ako kedykoľvek predtým.

Ako uľahčuje strojové učenie prácu?

Strojové učenie nám pomôže žiť šťastnejší, zdravší a produktívnejší život. Kedykoľvek pochopíme, ako priviesť silu k moci.

Niekoľko prehlasuje, že AI zvyčajne vystupuje v rámci „komerčnej revolúcie“. Zatiaľ čo predchádzajúca priemyselná revolúcia kontrolovala fyzickú a mechanickú silu, nová revolúcia bude riadiť intelektuálne a kognitívne schopnosti. Počítač nakoniec nenahradí manuálnu prácu, ale aj intelektuálnu prácu. Ako presne sa však tento manifest prejaví? A práve to sa v súčasnosti deje?

Tu je niekoľko umelých informácií a strojové učenie ovplyvní váš každodenný život.

Autá s vlastným pohonom a automatizovaná preprava

Už ste niekedy leteli v lietadle? Ak máte v tomto prípade dosť skúsenosti s automatizáciou dopravy. Tieto pokročilé komerčné letúny používajú systém FMS (Flight Management System), kombináciu GPS, snímačov pohybu a počítačových systémov, aby mohli byť počas letu na svoju pozíciu. Priemerný pilot lietadla Boeing 777 preto spotrebuje jednoducho sedem minút, v podstate lietajúcich lietadlom ručne, a niekoľko z týchto minút sa strávi počas vzletu a pristátia.

Skok do vozidiel s vlastným riadením je oveľa náročnejší. Na uliciach je omnoho viac áut, prekážkam, ktorým treba zabrániť, a teda aj obmedzenia, pokiaľ ide o dopravné vzorce a protokoly. Autá s vlastným riadením sú však v skutočnosti realitou. Podľa prieskumu s 55 vozidlami Google, ktoré najazdili úplne 1, 3 milióna kilometrov, majú tieto vozidlá s vlastným pohonom AI dokonca vyššiu bezpečnosť ako vozidlá s ľudským pohonom.

Navigačný dotaz bol opravený už dávno. Mapy Google v súčasnosti získavajú údaje o polohe zo smartfónu. Jednoduchým vyhodnotením umiestnenia modulu gadget z jedného časového bodu do iného môže zistiť, ako rýchlo sa zariadenie pohybuje. Jednoducho povedané, mohlo by to zistiť, aká je nízka premávka v reálnom čase. Môže kombinovať tieto údaje s udalosťami spôsobenými používateľmi, aby sa v každom okamihu vytvoril obraz premávky. Mapy môžu navrhnúť najrýchlejšiu trasu v závislosti od dopravných zápch, stavebných prác alebo nehôd medzi vami a cieľom.

Tiež príklad pre ML a AI na uľahčenie nášho života

  • Google vyhľadávanie
  • Inteligentné hry
  • Predpovede zásob
  • robotické

Najlepšie spoločnosti zaoberajúce sa strojovým učením

Strojové učenie sa stáva dôležitou súčasťou nášho každodenného života. Skutočne sa využíva vo finančných postupoch, lekárskych vyšetreniach, logistike, vysielaní a rôznych rýchlo rastúcich odvetviach.

  1. Google - Neurónové siete a stroje
  2. Tesla - Autopilot
  3. Amazon - Echo Speaker Alexa
  4. Apple - Prispôsobené hej Siri
  5. TCS - Model prvého dodania stroja s robotikou
  6. Facebook - Chatbot Army atď.

Práca so strojovým učením

Strojové učenie umožňuje počítačom replikovať sa a prispôsobovať sa ľudskému správaniu. Po použití strojového učenia sa každá konverzácia a každá vykonaná akcia zmení na niečo, čo sa systém môže ľahko naučiť a využiť, pretože využíva know-how v časovom rámci. Porozumieť a zmeniť sa na lepšie.
Strojové učenie má tri kategórie a ukážem vám, ako všetky fungujú.
Spočiatku existuje

  • Strojové učenie pod dohľadom

kde systém ťaží z predchádzajúcich štatistík na predpovedanie budúcich výsledkov.

Ako sa to prejavuje?

Zamyslite sa nad systémom rozpoznávania spamu v Gmaile. Teraz bude brať do úvahy zbierku e-mailov (veľké množstvo, rovnako ako milióny), ktoré boli nedávno kategorizované kvôli spamu alebo nie spamu. Z tejto úrovne je možné zistiť, ktoré funkcie obsahujú e-mail, ktorý je spam alebo nie. Akonáhle sa o tom dozviete, je možné klasifikovať začiatok e-mailov ako spam alebo inak.

  • Strojové učenie bez dozoru

Výučba bez dozoru jednoducho pracuje so vstupnými údajmi. Je to v ideálnom prípade ideálne pre prichádzajúce údaje, ktoré im umožňujú byť zrozumiteľnejšie a organizovanejšie. Študuje predovšetkým vstupné údaje, aby zistila správanie alebo spoločné rysy alebo nedostatky vašich vyhliadok. Možno uvažujete o tom, ako môže Amazon alebo akýkoľvek iný internetový obchod odporučiť veľa ľudí, ktorých si môžete kúpiť?

Je to skutočne kvôli strojovému učeniu bez dozoru. Webové stránky, ako sú tieto, berú do úvahy predchádzajúce akvizície a sú schopné odporučiť ďalšie aktivity, o ktorých by ste mohli uvažovať.

  • Posilnenie učenia

Výučba posilnenia umožňuje systémom porozumieť v závislosti od predchádzajúcich výhod pre jeho činnosti. Kedykoľvek systém vyžaduje riešenie, môže byť potrestaný alebo ocenený za aktivity. Pre každú akciu by sa mala získať dobrá spätná väzba, ktorá zistí, či to fungovalo nesprávne alebo nápravné opatrenie. Tento druh strojového učenia sa zvyčajne zameriava výlučne na zvýšenie účinnosti funkcie.

Výhody strojového učenia

Existuje veľa výhod strojového učenia v rôznych oblastiach, niektoré oblasti a ich výhody sú uvedené nižšie.

1. Kybernetická bezpečnosť -

Pretože podniky bojujú proti neustálym kybernetickým útokom a zložitým pretrvávajúcim hrozbám, na riešenie problémov s počítačovou špionážou sú teraz potrebné väčšie odhodlané štáby. Na úspešnú detekciu porušenia musia nástroje novej generácie vyhodnotiť množstvo údajov vo veľkom objeme, s veľkou rýchlosťou, aby zistili pravdepodobné porušenia. Vďaka strojovému vzdelávaniu môžu kvalifikovaní odborníci na sieť ľahko odložiť väčšinu ťažkých pohybov, ktoré im pomôžu odlíšiť hrozbu, ktorú stojí za to sledovať, od skutočnej činnosti, ktorá si nevyžaduje žiadnu ďalšiu analýzu.

2. Podniky -

  • Správne predpovede predaja: Existuje mnoho spôsobov, ako môžu ML pomôcť procesu predpovedí predaja. Rôzne funkcie, ktoré poskytuje ML v súvislosti s prognózami predaja, sú:

i) Rýchla predikcia a spracovanie výskumu

ii) Využitie údajov z neurčitých zdrojov

iii) Pomáha pri vyjadrovaní pôvodných štatistík správania klientov

  • Uľahčuje lekárske prognózy a diagnostické kategórie (pre spoločnosti v lekárstve): ML poskytuje vynikajúcu hodnotu v zdravotníctve, pretože pomáha pri určovaní vysokorizikových pacientov okrem diagnostikovania a radí najúčinnejším liekom.
  • Bezpečnosť nevyžiadaných e-mailov na pracovisku: ML umožňuje systémom filtrovania nevyžiadanej pošty vytvárať najnovšie protokoly, ktoré používajú mozgové neurónové siete, aby odstránili nepotrebné e-maily.

3. Učenie a umelá inteligencia pre riadenie dodávateľského reťazca:

  • Rýchlejšia a výkonnejšia preprava a dodávka: Trh autonómnych vozidiel zostáva vo vznikajúcich fázach. Napriek tomu, jednoducho preto, že sa začína dozrievať, určite existuje obrovská možnosť skrátiť dodacie lehoty. Vodiči ľudských nákladných vozidiel môžu ľahko pristáť na ulici a získať tak malú dobu v špecifickom časovom rámci. Autonómne vozidlá, poháňané AI a strojovým učením, nepotrebujú často čas jazdy.
  • Správa zásob - Základným využitím výhod AI je zvyčajne zlepšenie počítačových perspektívnych funkcií systémov a strojov ERP (Enterprise Resource Planning). Počítačovú perspektívu možno opísať ako oblasť počítačovej vedy, ktorá v skutočnosti umožňuje počítačovým systémom vyhľadávať, určovať a spracovávať obrázky.

Z dôvodu strojového učenia a hlbokého učenia sa rozlišovanie obrazov stalo postupne uskutočniteľnejšie. Počítačové systémy s významom sú teraz schopné identifikovať a triediť položky v obrázkoch s vysokou úrovňou spoľahlivosti - v niektorých prípadoch možno aj lepšie ako výkony ľudí.

Pokiaľ ide o správu dodávateľského reťazca, perspektíva počítača môže ľahko umožniť lepšiu správu zásob. Zamerajte sa, napríklad na vyskúšaný systém, keď robot predinštalovaný kamerou monitoroval inventár v obchodoch. (Pre fakty o rôznych trendoch a zásadných obavách v modernom riadení dodávateľského reťazca).

Požadované zručnosti strojového učenia

Príkaz v programovacom jazyku, aby ste sa naučili strojové zručnosti ako R, Python a TenserFlow.js. R je programovací jazyk s otvoreným zdrojom a šetrný k životnému prostrediu. Podporuje strojové učenie, podporuje rôzne druhy výpočtov o štatistikách a ďalšie. Má veľa dostupných balíkov na riešenie problémov strojového učenia a všetkých ďalších vecí.

R je veľmi populárny.

Mnoho komerčných strojových učební ponúka podporu R. Ale to nie je jediná voľba:

krajta

Python je navyše stále populárnejší vďaka technológii open source na vykonávanie strojového učenia. Existuje aj množstvo knižníc a balíkov pre python. Takže R už nie je sám ako jediný otvorený zdrojový jazyk.

TenserFlow.js

TensorFlow.js je open-source hardvérom urýchlená knižnica JavaScript určená na školenie a implementáciu modelov strojového učenia.

  • Rozviňte ML vo webovom prehliadači

Využite univerzálne a užívateľsky prívetivé API na vývoj modelov od začiatku pomocou lineárnej algebry algebry JavaScript na nízkej úrovni, ako aj rozhraní API na vysokej úrovni.

  • Spravujte existujúce modely

Pracujte s konverziou modelov TensorFlow.js a vykonávajte existujúce modely TensorFlow najvhodnejšie pre webový prehliadač.

  • Štúdia Existujúce modely

Preškolte existujúce modely ML pracujúce s údajmi senzorov pripojenými k webovému prehliadaču alebo s rôznymi štatistikami na strane klienta.

Prečo by sme mali používať strojové učenie?

Strojové učenie sa vyžaduje pre úlohy, ktoré môžu byť pre človeka príliš komplikované na priame kódovanie. Niekoľko úloh je neuveriteľne komplikovaných, že pre ľudí môže byť nevhodné, ak nie ťažké, výslovne vykonávať všetky technické podrobnosti a tým im kódovať. Preto radšej ponúkame veľký počet údajov do algoritmu strojového učenia a potom ho necháme algoritmus zistiť tak, že objavíme tieto údaje a hľadáme model, ktorý by mal dosiahnuť skutočných počítačových programátorov, ktoré ich nastavili.

Rozsah strojového učenia

Strojové učenie sa teraz patrí medzi najobľúbenejšie témy z oblasti informatiky. Technológie ako digitálne, veľké dáta, umelá inteligencia, automatizácia a strojové učenie postupne formujú budúcnosť práce a pracovných miest. Je to vlastne konkrétny zoznam metód, ktoré umožňujú strojom porozumieť z údajov a pomáhajú vytvárať predpovede. Ak zaujatosť nedávnych a súčasných podnecuje predpovede budúcnosti, je vysoké v pokuse očakávať, že AI bude fungovať nezávisle od ľudských defektov.

  • Spoločné učenie:

Kolaboratívne učenie je všetko o využívaní rôznych výpočtových entít, aby spolupracovali, aby mohli vytvárať lepšie vzdelávacie výstupy, ako by mohli dosiahnuť sami. Dobrým príkladom by mohla byť implementácia uzlov sieťového systému senzora IoT alebo presne to, čo sa nazýva analytika okrajov. Pri používaní internetu vecí je najpravdepodobnejšie, že veľa rôznych subjektov bude užitočné naučiť sa spolupracovať niekoľkými spôsobmi.

  • Kvantový výpočtový proces:

Úlohy strojového učenia si vyžadujú komplikácie, vrátane manipulácie a klasifikácie mnohých vektorov vo vysokorozmerných oblastiach. Tradičné algoritmy, ktoré v súčasnosti používame na riešenie mnohých týchto komplikácií, trvajú nejaký čas. Kvantové počítače budú pravdepodobne schopné manipulovať s vysokorozmernými vektormi v obrovských oblastiach tenzorových položiek. S najväčšou pravdepodobnosťou tak vývoj tak pod dohľadom, ako aj pod dohľadom kvantových algoritmov strojového učenia určite výrazne zvýši počet vektorov a ich rozmery podstatne rýchlejšie ako tradičné algoritmy. To má tendenciu spôsobovať výrazne zvýšenú rýchlosť, pri ktorej algoritmy strojového učenia budú určite fungovať.

Kto je tým správnym publikom na výučbu technológií strojového učenia?

  1. Vedúci firmy - chcú riešenia obchodného problému. Dobré riešenia majú skutočnú obchodnú hodnotu. Dobré organizácie robia veci rýchlejšie, lepšie a lacnejšie, a preto vedúci firiem tieto riešenia skutočne chcú. Je to dobrá vec, pretože podnikateľský vodca má tiež peniaze na zaplatenie za tieto riešenia.
  1. Vývojári softvéru - Chcú vytvoriť lepšiu aplikáciu. Ak máte vývojárov softvéru, strojové učenie vám môže pomôcť vytvárať inteligentnejšie aplikácie, aj keď nie ste ten, kto vytvára modely; stačí použiť tieto modely.
  1. Vedci údajov - chcú výkonné a ľahko použiteľné nástroje. Prvá otázka vám pripomína, čo je to vedec údajov?

Niekto, kto vie o:

  • štatistika
  • Softvér na učenie strojov
  • Problémová doména (ideálne)

Problémová oblasť - preventívna údržba robotov a podvody s kreditnými kartami atď.

O vedcovi údajov je potrebné vedieť niekoľko dôležitých vecí

  • Dobrí sú vzácni
  • Dobré sú drahé

Môžete vyriešiť dôležitý obchodný problém so strojovým učením, môžete ušetriť veľa peňazí. Existuje skutočná obchodná hodnota a tak dobrý vedec údajov, ktorý pozná všetky tri veci, ako sú štatistika, strojový softvér na učenie a problémová oblasť, môže mať obrovský význam hodnota.

Ako vám táto technológia pomôže v kariérnom raste?

Niektoré body sú dôležité pre strojové vzdelávanie v kariérnom raste, ako je uvedené nižšie.

  • Premeniť organizačné komplikácie na matematický pohľad:

    Strojové učenie je oblasť takmer vytvorená pre logické myšlienky. Ako profesia to spája technológiu, matematiku a hodnotenie podniku ako jednu úlohu. Musíte byť schopní sa dosť sústrediť na technológiu a získať túto intelektuálnu pozornosť, mali by ste však dostať aj túto viditeľnosť smerom k obchodným komplikáciám a tiež uviesť problém spoločnosti smerom k problémom s matematickým strojovým učením a poskytnúť výhody do konca.

  • V podstate obsahujú pozadie v analýze údajov:

    Analytici údajov sú v ideálnej pozícii na prechod na profesiu strojového učenia ako svoju ďalšiu fázu. V tejto časti môže byť základným prvkom analytické myslenie, ktoré naznačuje, že je to druh metódy, ktorá zvažuje príčiny, účinky a sebadisciplínu, kde sa pozeráte na údaje, vykopávate do nich, určujete, čo môže vykonávať, konkrétne nie v skutočnosti, tam je odľahlé Okrem toho, Vyzerá to, že je schopný diskutovať o informáciách významným spôsobom, vytvoriť dobrú vizualizáciu, syntetizovať informácie tak, aby ich mohli pochopiť obchodní partneri, je celkom nevyhnutné.

  • Naučte sa Python a ako pracovať s knižnicami strojového učenia:

    Pokiaľ ide o programovacie jazyky, získavame vedomosti o jazyku Python. Potom skočte do knižníc strojového učenia: „Scikit-learn a Tensor Flow sú v tejto oblasti veľmi známe.“

Záver - Čo je to strojové učenie

Procesy strojového učenia používané v organizovaných hodnoteniach komplikovaných oblastí analýzy vrátane zlepšovania kvality môžu pomôcť pri procese skrínovania názvu a subjektívneho pridávania. Metódy strojového učenia sú predmetom osobitného záujmu vzhľadom na neustále zvyšovanie výsledkov vyhľadávania a dostupnosť úplných dôkazov je špecifikovanou prekážkou pokroku v kvalite oblasti analýzy. Zdokonalená zmluva o recenzentovi sa zdala byť spojená s lepšou prediktívnou účinnosťou.

Odporúčané články

Toto bola príručka Čo je strojové učenie. Tu sme diskutovali o fungovaní a výhodách strojového učenia a najlepších spoločností, ktoré implementujú túto technológiu. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -

  1. Čo je Python
  2. Použitie strojového učenia
  3. Strojové učenie vs umelá inteligencia
  4. Čo je hlboké vzdelávanie
  5. Hyperparameter Machine Learning

Kategórie:

Veľké dáta