Inligting oor leidrade-NewGenApps gesertifiseerde vennote

Trots om Leadinfo -gesertifiseerde vennote te wees!

Web- en mobiele toepassingsontwikkeling

Big Data Analytics en Data Science

Kunsmatige Intelligensie en Masjienleer

AR- en VR -oplossings

BESIG ALLE DIENSTE 

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 'n ware masjienleerstelsel. Die data word met elke aksie- en nie-aksievoeding in die leermasjien ingevoer, en dan word die taak geoutomatiseer sonder om voortdurend menslike of handmatige inmenging te vereis. Met masjienleer kon rekenaars verborge insigte vind deur gebruik te maak van algoritmes wat herhaaldelik verkry word uit data wat aan hulle verskaf word, sonder om uitdruklik geprogrammeer te word waarheen hulle moet soek. Masjienleer kan nuwe strategieë en produktiwiteite in verskillende stelsels, insluitend IT, onthul 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 nuwe 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.

    Danksy die nuwe rekenaartegnologieë is masjienleer vandag glad nie soos in die verlede nie. Aangesien modelle blootgestel word aan nuwe data, is die iteratiewe aspek van masjienleer baie belangrik, aangesien dit 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 eintlik vir 'n spesifieke taak geprogrammeer te word, dit is patroonherkenning en navorsers beraam maniere om te kyk of rekenaars kan leer uit data deur middel van kunsmatige intelligensie. Mense het die belangstelling in masjienleer herleef, net soos Bayesiaanse analise en data -ontginning vir enkele faktore soos bekostigbare data -berging, kragtiger en goedkoper berekeningsverwerking 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 indien nodig meer akkurate en vinniger resultate kan lewer. Deur presiese modelle te skep, het die besighede en organisasies 'n goeie kans om winsgewende en suksesvolle geleenthede te erken en risiko's tot die minimum te beperk, waardeur masjienleer 'n belangrike element in die kern is nywerhede.

    Masjienleer vergemaklik kognitiewe stelsels om op 'n persoonlike en natuurlike manier met ons in gesprek te tree, te redeneer en te leer. Dink aan aandele, Netflix-filmaanbevelings, internetadvertensies wat op grond van ons blaai-gewoontes verskyn - dit is alles voorbeelde van hoe masjienleer ons help om die wêreld op 'n kragtige en kreatiewe manier te verken. Vroeër was die keerpunt in die geskiedenis van die mensdom die industriële rewolusie wat bedrywe in staat gestel het om meer werk te skep deur produktiewer te wees en sodoende die algehele lewenstandaard te verhoog. Vandag is masjienleer nog so 'n rewolusie wat die wêreld gaan beleef. Ons is op die punt om outomatisering en kunsmatige intelligensie te wees, en as dinge goed gedoen word, sal masjienleer maatskappye help om hul besigheid te laat groei en onmiddellik insigte te ontwikkel. Net soos in die Industriële Revolusie, is die sleutelkomponent van masjienleer samewerking - ons sal 'n slimmer werkerskorps benodig wat saam werk vir 'n suksesvolle proses wat net die regte produksie lewer. Die personeellede wat hier gepraat word, sou data-ingenieurs, IT-argitekte, sakegebruikers, datawetenskaplikes, data-ontginningskundiges, stelselbestuurders, bestuurders, ontwikkelaars, ens.

    Ons is deeglik bewus van die masjienleertoepassings wat vandag in ons lewens gebruik word. Vir 'n lang tyd bestaan ​​die algoritmes van masjienleer, maar wat onlangs ontwikkel is, is die vermoë om outomaties ingewikkelde wiskundige berekeninge vinnig en oor en weer op groot data toe te pas. Een van die voorbeelde waarvan ons reeds vertroud is, is die selfbestuurde Google-motor, wat sterk onderlê is en gebaseer is op masjienleer. Dit het al die kenmerke van 'n moderne motor, gekombineer soos adaptiewe cruise control, parkeer- en navigatorassistente, spraakherkenning en baanassistent wat dit naby 'n volledig onafhanklike voertuig maak. Aanbiedings aanlyn aanbevelings soos die van Netflix en Amazon, opsporing van bedrog en die kombinasie van masjienleer met die skepping van taalkundige reëls om te weet wat klante oor jou op Twitter sê, Nanotronics, wat optiese mikroskope outomatiseer vir verbeterde inspeksies; Rethink Robotics gebruik dit om hul produksie te verbeter versnel en oefen hul robotarms, verhoog die akkuraatheid van die klantsegmentasie, voorspel die lewenswaarde van 'n klant, optimaliseer die gebruiker se in-app-ervaring, ontdek die inkopiepatrone van die kliënt, evalueer gesondheidsrisiko's, verbeter die versorging van die klant en diagnoseer siektes meer akkuraat, is alledaagse illustrasies leer.

    'N Goeie masjienleerstelsel word geskep deur basiese en gevorderde algoritmes, skaalbaarheid, data -voorbereidingsvermoëns, ensemble -modellering en outomatisering en iteratiewe prosesse. Masjienleer is onlangs baie in die nuus vanweë sy vordering met 'diep leer', wat die baie gewilde AlphaGo -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 op verskillende platforms, soos analitiese stelsels, cloud computing, randnetwerke en ingebedde stelsels. 'N Stapwisseling van 'n era waarin insigte hoofsaaklik was tegnologie platformgedrewe na 'n kognitiewe era, wat besigheidsgedrewe insigte moontlik maak. Masjienleer, IoT en AI hou verband met mekaar. IoT is 'n pragtige aanvulling op 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 lei tot prosesverandering, kostebesparings en groter en sterker outomatiseringsvlakke. 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 masjienleer wat onder toesig, sonder toesig en versterking geleer word. Dit word gekies na gelang van die taak 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, lewe en kommunikasie. Ons neem projekte aan met die doel om slim, nuwe oplossings vir probleme, groot en klein, te vind.

        Deel hierdie