Web- en mobiele toepassingsontwikkeling

masjienleer

Masjienleer is 'n praktyk van data -analise wat analitiese modelbou bou. 'N Leermasjien wat gereeld leer om sy optrede reg te hou en insigte vars te hou, is waar machine learning stelsel. Die data word met elke aksie- en nie-aksie-invoer in die leermasjien ingevoer, en dan word die taak outomaties sonder om voortdurend menslike of handmatige inmenging te vereis. Masjienleer het rekenaars toegelaat om verborge insigte te vind deur gebruik te maak van algoritmes wat herhaaldelik verkry uit data wat aan hulle verskaf word, sonder om uitdruklik geprogrammeer te word waar om te soek. Masjienleer kan nuwe strategieë en produktiwiteite in verskillende stelsels onthul, waaronder IT, gesondheidsorg, logistiek, energie en selfs onderwys. Ongekende vlakke van doeltreffendheid sou in die sakestelsels bereik word deur die selfleer-algo's, en op persoonlike vlak sou die slim gadgets ons eintlik vir alles rig en ons lewens vergemaklik. Masjienleer is 'n wetenskap wat glad nie nuut is nie, maar nou vars momentum kry.

    Ontwikkelaars vir masjienleer

    'N Uitdaging wat om die draai draai, is of hierdie masjiene werklik die ongestruktureerde en gestruktureerde data kan hanteer en die beskikbaarheid van kwaliteitsalgoritmes. En as dit wel gebeur, sal die resultate ondenkbaar wees. Ons kan net voorspel die vlak van veranderinge wat sou plaasvind, die ware transformasie sou opmerklik wees. Maar dit alles vra beslis baie tyd om plaas te vind.

    Masjienleer vandag is glad nie soos in die verlede nie, danksy die nuwe rekenaartegnologieë. Aangesien modelle blootgestel word aan nuwe data, word die iteratiewe aspek van machine learning Dit is baie belangrik, aangesien hulle onafhanklik kan aanpas. Hulle lewer herhaalbare, betroubare resultate en besluite deur te leer uit vorige berekeninge wat aan hulle verskaf is. Masjienleer is gebore uit die idee dat rekenaars die vermoë het om te leer sonder om werklik vir 'n spesifieke taak geprogrammeer te word, dit is patroonherkenning en navorsers beraam maniere om te kyk of rekenaars uit data kan leer kunsmatige intelligensie. Mense het die belangstelling in machine learning net soos Bayesiese analise en data-ontginning vir min faktore soos bekostigbare databerging, kragtiger en goedkoper rekenaarverwerking en groeiende variëteite en volumes beskikbare data. Al hierdie dinge het dit moontlik gemaak om outomaties en vinnig modelle te bou wat meer komplekse en groter data kan ontleed en meer akkurate en vinniger resultate op groot skaal kan lewer indien nodig. Deur presiese modelle te skep, het die besighede en organisasies 'n goeie kans om winsgewende en suksesvolle geleenthede te erken en risiko's te verminder en sodoende machine learning 'n beduidende element in kernbedrywe.

    Masjienleer fasiliteer kognitiewe sisteme om op 'n persoonlike en natuurlike manier by ons betrokke te raak, te redeneer en te leer. Dink aan aandeletransaksies, Netflix-fliekaanbevelings, internetadvertensies wat op grond van ons blaai-gewoontes verskyn - dit is alles voorbeelde van hoe machine learning help ons om die wêreld op kragtige en kreatiewe maniere te verken. Vroeër was die keerpunt in die geskiedenis van die mensdom die industriële rewolusie wat nywerhede in staat gestel het om meer werk te skep deur meer produktief te wees en sodoende die algehele lewenstandaard te verhoog. Vandag, machine learning is nog so 'n revolusie wat die wêreld in die gesig gaan staar. Ons is op die rand van outomatisering en kunsmatige intelligensie om die sleutelspeler te wees en as dinge reg gedoen word, machine learning sou maatskappye help om hul besighede te laat groei en insigte onmiddellik te ontwikkel. Soos vir die Industriële Revolusie, die sleutelkomponent van machine learning is samewerking - ons sal 'n slimmer arbeidsmag nodig hê wat saam werk vir 'n suksesvolle proses wat net die regte uitset lewer. Die arbeidsmag wat hier gepraat word, sal data-ingenieurs, IT-argitekte, besigheidsgebruikers, datawetenskaplikes hê, data-ontginning kundiges, stelseladministrateurs, bestuurders, ontwikkelaars, ens.

    Ons is deeglik bewus van die machine learning toepassings wat vandag in ons lewens speel. Vir 'n lang tyd, die algoritmes van machine learning bestaan, maar wat onlangs ontwikkel is, was die vermoë om komplekse wiskundige berekeninge outomaties toe te pas op groot data, vinniger en oor en oor. Een van die voorbeelde waarmee ons reeds vertroud is, is die selfbesturende Google-motor, wat sterk gehyped is en gebaseer is op machine learning. Dit het al die kenmerke van 'n moderne motor gekombineer soos aanpasbare spoedbeheer, parkeer- en navigatorassistente, spraakherkenning en baanassistent wat dit naby 'n heeltemal onafhanklike bedryfsvoertuig maak. Ook aanlyn-aanbevelingsaanbiedinge soos dié van Netflix en Amazon, bedrogopsporing en -kombinasie machine learning met linguistiese reëlskepping om te weet wat klante oor jou sê op Twitter, Nanotronics, wat optiese mikroskope outomatiseer vir verbeterde inspeksies, Rethink Robotics wat dit gebruik om hul produksiespoed te verbeter en hul robotarms op te lei, die akkuraatheid van klantsegmentasie te verhoog, 'n kliënt se lewenswaarde te voorspel , die optimalisering van 'n gebruiker se inprogram-ervaring, die opsporing van klante se inkopiepatrone, die assessering van gesondheidsrisiko's, die verbetering van persoonlike sorg en die diagnosering van siektes meer akkuraat is alles alledaagse illustrasies van machine learning.

    N goeie machine learning stelsel word geskep deur basiese en gevorderde algoritmes, skaalbaarheid, data voorbereiding vermoëns, ensemble modellering en outomatisering en iteratiewe prosesse. Masjienleer is onlangs baie in die nuus as gevolg van sy vooruitgang in "diep leer” wat sy baie gewilde AlphaGo se nederlaag van Go-grootmeester Lee Sedol en ander nuwe indrukwekkende produkte rondom masjienvertaling en beeldherkenning insluit. Masjienleer verbruik groot hoeveelhede data, is meer vergewensgesind teenoor veranderende datapunte of parameters en ondersteun groter kompleksiteit en veranderlikheid. Die gegenereerde uitset met hierdie prosesse kan naatloos toegepas word oor verskeie verskillende platforms, soos analitiese stelsels, cloud computing, randnetwerke en ingebedde stelsels. 'n Stapverandering van 'n era waar insigte hoofsaaklik tegnologie-platform-gedrewe was na 'n kognitiewe era, wat besigheidsgedrewe insigte moontlik maak. Masjienleer, IoT en KI is soort van gekoppel aan mekaar. IoT komplementeer pragtig kunsmatige intelligensie as dit kom by intydse rekenaars. Die mensdom sou binnekort heeltemal vervang word met loopmasjiene wat baie meer intelligent sou wees as ons. Die masjiene het reeds vir verskillende doeleindes in die ondernemings begin werk, en in die komende tyd sou 'n golf van meganistiese transformasie ook ons ​​daaglikse lewens verander. Hierdie menslike dinamo's sal ons manier van kyk na die lewe verander deur persepsie te bou uit data wat hulle ontvang en metodes wat mense nooit kon nie. Dit sou beteken dat die masjiene in feitlik alles die menslike krag sal oortref, wat prosesverandering, kostebesparings en groter en sterker outomatiseringsvlakke tot gevolg sal hê. Beeld- en stemherkenningstelsels sal individue op verskillende kanale herken en volgens 'n opname sal die ondernemings wat die vinnigste groei, meer slim masjiene hê as die werknemers.

      Model van ML -ontwikkelaars

      Daar is hoofsaaklik drie verskillende tipes machine learning wat onder toesig, sonder toesig en versterkende leer is. Dit word gekies na gelang van die taak om te voltooi en die eenvoud van die proses. In leer onder toesig kry die leeralgoritme reeds die antwoord terwyl die data wat die korrekte uitkoms vir elke datapunt is, uitdruklik gemerk word tydens die opleiding van die model. Dit is van voorneme om die verhouding te vind eerder as om die antwoord te vind, sodat dit die datapunte korrek kan voorspel of klassifiseer wanneer die nie -toegewysde datapunte begin word. Ekn Leer sonder toesig, die leeralgoritme word tydens opleiding nie die antwoord gegee nie en die waarde lê in die opsporing van korrelasies en patrone. Dit het ten doel om betekenisvolle verhoudings tussen die datapunte te vind. Die laaste tipe is die Versterkingsleer, wat 'n mengsel is tussen leer onder toesig en sonder toesig. Dit vereis 'n skakel met die omgewing en word gebruik om ingewikkelder probleme op te los as die vorige twee. Min bekende voorbeelde is backgammon, poker en Go, dit is die logiese speletjies en data word deur die omgewing verskaf om die agent te laat reageer en self te leer.

        ons Project Hooftrekke

        Ons bou en ontwikkel vir werk, leef en kommunikasie. Ons neem projekte aan met die doel om slim, nuwe oplossings vir probleme, groot en klein, te vind.

        Teken in op ons nuusbrief

        Teken in op ons nuusbrief

        Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

        Jy het suksesvol aangemelde!

        Deel hierdie
        %d bloggers soos hierdie: