Гордеем се, че сме партньори, сертифицирани от Leadinfo!

Разработка на уеб и мобилни приложения

Анализ на големи данни и наука за данните

Изкуствен интелект и машинно обучение

AR и VR решения

ВИЖТЕ ВСИЧКИ УСЛУГИ 

Machine Learning

Машинното обучение е практика на анализ на данни, която механизира изграждането на аналитични модели. Учебна машина, която редовно продължава да се учи, за да поддържа действията си правилни и прозренията си, е истинска система за машинно обучение. Данните се подават в учебната машина с всякакви емисии за действие и без действие и след това задачата се автоматизира, без постоянно да се налага човешка или ръчна намеса. Машинното обучение позволява на компютрите да намират скрити прозрения, използвайки алгоритми, които многократно получават от предоставените им данни, без да са програмирани изрично къде да търсят. Машинното обучение може да разкрие нови стратегии и производителност в различни системи, включително ИТ, здравеопазване, логистика, енергетика и дори образование. Безпрецедентни нива на ефективност ще бъдат постигнати в бизнес системите от самообучаващите се алго, а на лично ниво интелигентните джаджи всъщност ще ни насочат за всичко и ще ни помогнат да улесним живота си. Машинното обучение е наука, която съвсем не е нова, но сега набира 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.

    Днес машинното обучение съвсем не е като в миналото, благодарение на новите изчислителни технологии. Тъй като моделите са изложени на нови данни, итеративният аспект на машинното обучение е доста важен, тъй като те могат да се адаптират независимо. Те произвеждат повторяеми, надеждни резултати и решения, като се учат от предходни изчисления, предоставени им. Машинното обучение се ражда от идеята, че компютрите имат способността да учат, без всъщност да са програмирани да работи някаква конкретна задача, това е разпознаване на модели и изследователите измислят начини да видят дали компютрите могат да се учат от данни чрез изкуствен интелект. Хората възродиха интереса към машинното обучение точно като байесов анализ и извличане на данни поради няколко фактора като достъпно съхранение на данни, по-мощна и по-евтина изчислителна обработка и нарастващи сортове и обеми налични 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, бизнесите и организациите имат добър шанс да разпознаят печеливши и успешни възможности и да минимизират рисковете, като по този начин превръщат машинното обучение в важен елемент в основните индустрии.

    Машинното обучение улеснява когнитивните системи да се ангажират, разсъждават и учат с нас по персонализиран и естествен начин. Помислете за борсовите сделки, препоръките за филми на Netflix, интернет рекламите, които се показват въз основа на навиците ни за сърфиране - това са все примери за това как машинното обучение ни помага да изследваме света по мощни и креативни начини. По-рано повратната точка в историята на човечеството беше индустриалната революция, която даде възможност на индустриите да създават повече работни места, като са по-продуктивни и по този начин повишават общия жизнен стандарт. Днес машинното обучение е поредната такава революция, пред която светът ще се изправи. Ние сме на ръба на автоматизацията и изкуственият интелект е ключовият играч и ако нещата се правят както трябва, машинното обучение би помогнало на компаниите да развият бизнеса си и да развият незабавно прозрения. Подобно на индустриалната революция, ключовият компонент на машинното обучение е сътрудничеството - ще ни е необходима по-интелигентна работна сила, работеща за успешен процес, даващ точно точните резултати. Работната сила, за която се говори тук, ще разполага с инженери по данни, ИТ архитекти, бизнес потребители, учени за данни, експерти по извличане на данни, системни администратори, ръководители, разработчици и т.н.

    Ние добре познаваме приложенията за машинно обучение, които се развиват в нашия живот днес. От дълго време алгоритмите на машинното обучение съществуват, но това, което наскоро беше разработено, беше възможността 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 самоуправляващата се кола на Google, която беше силно раздвижена и се основава на машинно обучение. Той притежава всички характеристики на съвременен автомобил, комбиниран като адаптивен круиз контрол, асистенти за паркиране и навигатор, разпознаване на реч и асистент за лента, което го прави близо до напълно независим експлоатационен автомобил. Също така онлайн препоръки предлага като тези от Netflix и Amazon, откриване на измами и комбиниране на машинно обучение с създаване на езикови правила, за да знаете какво казват клиентите за вас в Twitter, Nanotronics, което автоматизира оптичните микроскопи за подобрени проверки, Rethink Robotics го използва за подобряване на тяхното производство ускорява и обучава своите роботизирани ръце, увеличаване на точността на сегментиране на клиентите, прогнозиране на стойността на живота на клиента, оптимизиране на потребителското изживяване в приложението, откриване на модели на пазаруване на клиенти, оценка на рисковете за здравето, подобряване на персонализираните грижи и по-точно диагностициране на болестите са всички ежедневни илюстрации на машината изучаване на.

    Добра система за машинно обучение се създава от основни и усъвършенствани алгоритми, мащабируемост, възможности за подготовка на данни, моделиране на ансамбъл и автоматизация и итеративни процеси. Напоследък машинното обучение е много в новините поради неговия напредък в „задълбоченото обучение“, което включва много популярното поражение на AlphaGo от гросмайстора на Go Lee Sedol и други нови впечатляващи продукти около машинен превод и разпознаване на изображения. Машинното обучение консумира големи количества данни, по-опрощава променящите се точки или параметри от данни и поддържа по-голяма сложност и променливост. Генерираният изход с тези процеси може да се приложи безпроблемно в множество различни платформи, като аналитични системи, облачни изчисления, крайни мрежи и вградени системи. Етапна промяна от епоха, когато прозренията са били главно движени от технологична платформа, към когнитивна ера, която дава възможност за прозрения, ръководени от бизнеса. Машинното обучение, IoT и AI са някак свързани помежду си. IoT прекрасно допълва изкуствения интелект, когато става въпрос за изчисления в реално време. Скоро човечеството ще бъде напълно заменено с ходещи машини, които биха били далеч по-интелигентни от нас. Машините вече са започнали да ходят в бизнеса за различни цели и през следващото време ще видим вълна от механистична трансформация, която трансформира и нашето ежедневие. Тези човешки динамота ще променят начините ни да гледаме към живота, като изградим възприятие от данните, които получаваме, 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 на процеса, спестяване на разходи и по-големи и по-смели нива на автоматизация. Системите за разпознаване на изображения и глас биха разпознавали 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 типа машинно обучение, които се контролират, не се контролират и се подкрепят. 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.

        WhatsApp нас

        Излезте от мобилната версия