Разработка на уеб и мобилни приложения

Machine Learning

машина обучение е практика за анализ на данни, която механизира изграждането на аналитичен модел. Учебна машина, която редовно продължава да се учи да поддържа действията си правилни и прозрения свежи, е вярно машинно обучение система. Данните се подават в учебната машина с всяко действие и емисии без действие, след което задачата се автоматизира, без непрекъснато да се налага човешка или ръчна намеса. машина обучение позволи на компютрите да намерят скрита информация, използвайки алгоритми, които многократно получават от предоставените им данни, без да бъдат програмирани изрично къде да търсят. машина обучение може да разкрие нови стратегии и производителност в различни системи, включително ИТ, здравеопазване, логистика, енергия и дори образование. Безпрецедентни нива на ефективност биха били постигнати в бизнес системите от алгоритъма за самообучение, а на лично ниво интелигентните джаджи всъщност биха ни насочили към всичко и биха ни улеснили живота. машина обучение е наука, която съвсем не е нова, но сега набира нова скорост.

    Разработчици на машинно обучение

    Предизвикателство, което се върти зад ъгъла, е дали тези машини действително могат да се справят с неструктурираните и структурирани данни и при наличието на качествени алгоритми. И ако го направят, резултатите ще бъдат невъобразими. Можем просто да предскажем нивото на промените, които ще настъпят, реалната трансформация ще бъде забележителна. Но всичко това определено изисква значително време, за да се проведе.

    машина обучение днес изобщо не е като преди, благодарение на новите изчислителни технологии. Тъй като моделите са изложени на нови данни, итеративният аспект на машинно обучение е много важно, тъй като те могат да се адаптират независимо. Те произвеждат повтарящи се, надеждни резултати и решения, като се учат от предишни изчисления, предоставени им. машина обучение се роди от идеята, че компютрите имат способността да се учат, без всъщност да са програмирани за някаква конкретна задача, която да работи, това е разпознаване на образи и изследователите измислят начини да видят дали компютрите могат да се учат от данните чрез изкуствен интелект. Хората възродиха интереса към машинно обучение точно като байесовия анализ и извличане на данни за няколко фактора като достъпно съхранение на данни, по-мощна и по-евтина изчислителна обработка и нарастващи разновидности и обеми на наличните данни. Всички тези неща направиха възможно автоматичното и бързо изграждане на модели, които могат да анализират по-сложни и по-големи данни и да предоставят по-точни и по-бързи резултати в голям мащаб, ако е необходимо. Чрез създаването на точни модели предприятията и организациите имат добър шанс да разпознаят печеливши и успешни възможности и да минимизират рисковете, като по този начин машинно обучение важен елемент в основните индустрии.

    машина обучение улеснява когнитивните системи да се ангажират, разсъждават и учат с нас по персонализиран и естествен начин. Помислете за борсови сделки, препоръки за филми на Netflix, интернет реклами, които се показват въз основа на нашите навици за сърфиране - всичко това са примери за това как машинно обучение ни помага да изследваме света по мощни и креативни начини. По-рано повратната точка в историята на човечеството беше индустриалната революция, която позволи на индустриите да създават повече работни места, като са по-продуктивни и по този начин повишават общия стандарт на живот. днес, машинно обучение е още една такава революция, пред която светът ще се изправи. Ние сме на ръба на автоматизацията и изкуствен интелект като ключов играч и ако нещата се правят правилно, машинно обучение ще помогне на компаниите да развият бизнеса си и незабавно да развият прозрения. Подобно на индустриалната революция, ключовият компонент на машинно обучение е сътрудничество – ще ни трябва по-интелигентна работна сила, която заедно да работи за успешен процес, даващ точно точния резултат. Работната сила, за която се говори тук, ще има инженери по данни, ИТ архитекти, бизнес потребители, учени по данни, извличане на данни експерти, системни администратори, ръководители, разработчици и др.

    Ние сме добре запознати с машинно обучение приложения, които се използват в живота ни днес. Дълго време алгоритмите на машинно обучение са съществували, но това, което наскоро беше разработено, беше способността за автоматично прилагане на сложни математически изчисления към големи данни, по-бързо и отново и отново. Един от примерите, с които вече сме запознати, е самоуправляващият се автомобил на Google, който беше силно разпространен и се базира на машинно обучение. Той притежава всички характеристики на съвременен автомобил, комбинирани като адаптивен круиз контрол, асистенти за паркиране и навигатор, гласово разпознаване и асистент за лентата, което го прави близо до напълно независимо работещо превозно средство. Също така онлайн предложения за препоръки като тези от Netflix и Amazon, откриване и комбиниране на измами машинно обучение със създаване на езикови правила, за да знаете какво казват клиентите за вас в Twitter, Nanotronics, който автоматизира оптичните микроскопи за подобрени инспекции, Rethink Robotics, използвайки го, за да подобри производствените си скорости и да тренира своите роботизирани ръце, увеличавайки точността на сегментиране на клиентите, прогнозиране на стойността на клиента през целия живот , оптимизиране на изживяването на потребителя в приложението, откриване на модели на пазаруване на клиенти, оценка на рисковете за здравето, подобряване на персонализираните грижи и по-точно диагностициране на заболявания са ежедневни илюстрации на машинно обучение.

    Добър машинно обучение Системата е създадена от основни и усъвършенствани алгоритми, мащабируемост, възможности за подготовка на данни, моделиране на ансамбли и автоматизация и итеративни процеси. машина обучение напоследък е много в новините заради напредъка си в „дълбоко учене”, което включва много популярното поражение на AlphaGo от Go гросмайстора Лий Седол и други нови впечатляващи продукти около машинния превод и разпознаването на изображения. машина обучение консумира големи количества данни, по-прощава промяната на точките от данни или параметрите и поддържа по-голяма сложност и променливост. Генерираният изход с тези процеси може да се прилага безпроблемно в множество различни платформи, като системи за анализ, изчислителни облаци, гранични мрежи и вградени системи. Стъпка промяна от епоха, в която прозренията бяха основно насочени към технологична платформа, към когнитивна ера, която позволява прозрения, управлявани от бизнеса. машина обучение, IoT и AI са свързани помежду си. IoT прекрасно допълва изкуствен интелект когато става въпрос за изчисления в реално време. Скоро човечеството ще бъде напълно заменено с ходещи машини, които биха били много по -интелигентни от нас. Машините вече са започнали да се движат в бизнеса за различни цели и през следващото време ще видим вълна от механистична трансформация, трансформираща и ежедневието ни. Тези човешки динамо ще променят начина ни на гледане към живота, като изграждат възприятие от данните, които получават, и по методи, които хората никога не биха могли. Това би означавало, че машините всъщност ще надминат човешката сила в почти всичко, което води до промяна в процеса, спестяване на разходи и по -големи и по -смели нива на автоматизация. Системите за разпознаване на изображения и глас ще разпознават хора по различни канали и според проучване най-бързо развиващите се компании ще имат повече интелигентни машини от служителите.

      Модел на ML Developers

      Основно има три различни вида машинно обучение които са контролирани, неконтролирани и учене с подсилване. Те се избират в зависимост от задачата за изпълнение и простотата на процеса. При контролирано обучение на алгоритъма за обучение вече е даден отговорът, докато четенето на данните, което е правилният резултат за всяка точка от данни, е изрично обозначено при обучението на модела. Той възнамерява да намери връзката, а не да намери отговора, за да може правилно да предвиди или класифицира точките от данни, когато се инициират неподписаните точки от данни. Азn Неуправляемото обучение, алгоритъмът на обучение не получава отговор по време на обучението и ценността се крие в намирането на корелации и модели. Той има за цел да намери смислени връзки между точките с данни. Последният тип е обучението за усилване, което е комбинация между контролирано и неконтролирано обучение. Той изисква връзка с околната среда и се използва за решаване на по-сложни проблеми от предишните два. Малко известни примери са табла, покер и Go, това са логическите игри и данните се предоставят от околната среда, за да позволи на агента да реагира и да се учи сам.

        Нашата Проект Акценти

        Ние изграждаме и се развиваме за работа, живот и комуникация. Приемаме проекти с намерението да намерим интелигентни, нови решения на проблеми, големи и малки.

        Абонирайте се за нашия бюлетин

        Абонирайте се за нашия бюлетин

        Присъединете се към нашия пощенски списък, за да получавате последните новини и актуализации от нашия екип.

        Абонирахте се успешно!

        Споделя това
        %d блогъри, като този: