Stolt over at være Leadinfo -certificerede partnere!

Web- og mobilapplikationsudvikling

Big Data Analytics og Data Science

Kunstig intelligens og maskinlæring

AR- og VR -løsninger

VIS ALLE TJENESTER 

Maskinelæring

Maskinindlæring er en praksis med dataanalyse, der mekaniserer analytisk modelopbygning. En læringsmaskine, der regelmæssigt holder læring med at holde sine handlinger rigtige og indsigt frisk, er et ægte maskinlæringssystem. Dataene føres ind i læringsmaskinen med hver handling og ikke-handling feeds, og derefter bliver opgaven automatiseret uden konstant at kræve menneskelig eller manuel interferens. Maskinindlæring har gjort det muligt for computere at finde skjulte indsigter ved hjælp af algoritmer, der gentagne gange erhverver fra data, der leveres til dem uden at være programmeret eksplicit, hvor de skal kigge. Maskinindlæring kunne afsløre nye strategier og produktiviteter i forskellige systemer, herunder it, sundhedspleje, logistik, energi og endda uddannelse. Enestående effektivitetsniveauer ville blive nået i forretningssystemerne af de selvlærende algo'er, og på et personligt niveau ville de smarte gadgets faktisk lede os til alt og hjælpe med at lette vores liv. Maskinindlæring er en videnskab, der slet ikke er ny, men får frisk fart nu.

    Maskinlæringsudviklere

    En udfordring, der drejer sig om hjørnet, er, om disse maskiner rent faktisk kan håndtere de ustrukturerede og strukturerede data og efter tilgængeligheden af ​​kvalitetsalgoritmer. Og hvis de gør det, vil resultaterne være ufattelige. Vi kan bare forudsige niveauet af ændringer, der ville finde sted, den virkelige transformation ville være bemærkelsesværdig. Men alt dette kræver bestemt en lang tid at finde sted.

    Maskinindlæring i dag er slet ikke som før, takket være de nye computerteknologier. Da modeller udsættes for nye data, er det iterative aspekt af maskinlæring ret vigtigt, da de er i stand til at tilpasse sig uafhængigt. De producerer repeterbare, pålidelige resultater og beslutninger ved at lære af tidligere beregninger, der er givet dem. Maskinindlæring blev født ud fra ideen om, at computere har evnen til at lære uden faktisk at være programmeret til nogen specifik opgave at arbejde, det er mønstergenkendelse, og forskere udtænker måder til at se, om computere kunne lære af data gennem kunstig intelligens. Folk har genoplivet interessen for maskinlæring ligesom Bayesian analyse og data mining for få faktorer som overkommelig datalagring, mere kraftfuld og billigere beregningsbehandling og voksende sorter og mængder af tilgængelige data. Alle disse ting har gjort det muligt automatisk og hurtigt at opbygge modeller, der kan analysere mere komplekse og større data og levere mere nøjagtige og hurtigere resultater i stor skala, hvis det er nødvendigt. Ved at skabe nøjagtige modeller har virksomhederne og organisationerne en god chance for at anerkende rentable og succesrige muligheder og minimere risici, hvilket gør maskinindlæring til et væsentligt element i kernebrancher.

    Maskinindlæring letter kognitive systemer til at engagere, ræsonnere og lære med os på en personlig og naturlig måde. Tænk på aktiehandel, Netflix-filmanbefalinger, internetannoncer, der vises baseret på vores browservaner - alt dette er eksempler på, hvordan maskinindlæring hjælper os med at udforske verden på kraftige og kreative måder. Tidligere var vendepunktet i menneskehedens historie den industrielle revolution, der gjorde det muligt for industrier at skabe flere arbejdspladser ved at være mere produktive og dermed hæve den samlede levestandard. I dag er maskinindlæring endnu en sådan revolution, som verden vil møde. Vi er på randen af ​​automatisering og kunstig intelligens som nøglespiller, og hvis tingene gøres rigtigt, vil maskinindlæring hjælpe virksomheder med at vokse deres forretning og udvikle indsigt med det samme. Ligesom for den industrielle revolution er nøglekomponenten i maskinlæring samarbejde - vi har brug for en smartere arbejdsstyrke sammen, der arbejder for en vellykket proces, der giver den rigtige output. Den arbejdsstyrke, der tales her, ville have dataingeniører, IT-arkitekter, forretningsbrugere, dataforskere, data mining-eksperter, systemadministratorer, ledere, udviklere osv.

    Vi er meget opmærksomme på maskinlæringsapplikationerne, der lever i vores liv i dag. I lang tid har algoritmerne til maskinindlæring eksisteret, men det, der for nylig er udviklet, var evnen til automatisk at anvende komplekse matematiske beregninger til store data hurtigere og igen og igen. Et af de eksempler, som vi allerede kender, er den selvkørende Google-bil, der var stærkt hyped og er baseret på maskinlæring. Den har alle funktionerne i en moderne bil kombineret som adaptiv fartpilot, parkerings- og navigatorassistenter, talegenkendelse og baneassistent, der gør den tæt på et helt uafhængigt køretøj. Også online anbefalingstilbud som dem fra Netflix og Amazon, svindelopdagelse og kombination af maskinindlæring med oprettelse af sproglige regler for at vide, hvad kunderne siger om dig på Twitter, Nanotronics, der automatiserer optiske mikroskoper til forbedrede inspektioner, Rethink Robotics bruger det til at forbedre deres produktion hastigheder og træner deres robotarme, øger kundesegmenteringsnøjagtigheden, forudsiger en kundes levetidsværdi, optimerer en brugers oplevelse i appen, detekterer kundernes indkøbsmønstre, vurderer sundhedsrisici, forbedrer personlig pleje og diagnosticerer sygdomme mere præcist er alle hverdagsillustrationer af maskinen læring.

    Et godt maskinlæringssystem er skabt af grundlæggende og avancerede algoritmer, skalerbarhed, dataforberedelsesfunktioner, ensemble modellering og automatisering og iterative processer. Maskinindlæring er for nylig meget nyheder på grund af dets fremskridt inden for "dyb læring", der inkluderer dets meget populære AlphaGos nederlag for Go stormester Lee Sedol og andre nye imponerende produkter omkring maskinoversættelse og billedgenkendelse. Maskinindlæring bruger store mængder data, er mere tilgivende for at ændre datapunkter eller parametre og understøtter større kompleksitet og variation. Det genererede output med disse processer kan anvendes problemfrit på flere forskellige platforme, som analysesystemer, cloud computing, kantnetværk og indlejrede systemer. Et trinændring fra en æra, hvor indsigt hovedsageligt var teknologiplatformdrevet til en kognitiv æra, der muliggør forretningsdrevet indsigt. Maskinindlæring, IoT og AI er slags forbundet med hinanden. IoT supplerer smukt kunstig intelligens, når det kommer til realtids computing. Menneskeheden ville snart blive helt erstattet af gangmaskiner, der ville være langt mere intelligente end vi er. Maskinerne er allerede begyndt at plyndre virksomhederne til forskellige formål, og i den kommende tid vil vi også se en bølge af mekanistisk transformation forvandle vores daglige liv. Disse menneskelige dynamoer vil ændre vores måder at se på livet på ved at opbygge opfattelsen ud fra data, de modtager, og på metoder, som mennesker aldrig kunne. Dette ville betyde, at maskinerne faktisk overgår menneskelig kraft i næsten alt, hvilket resulterer i procesændring, omkostningsbesparelser og større og dristigere niveauer af automatisering. Billed- og stemmegenkendelsessystemer genkender enkeltpersoner på tværs af forskellige kanaler, og ifølge en undersøgelse vil de hurtigst voksende virksomheder have flere smarte maskiner end medarbejderne.

      Model af ML -udviklere

      Primært er der tre forskellige typer maskinindlæring, der er under opsyn, uden opsyn og forstærkning. Disse vælges afhængigt af den opgave, der skal fuldføres, og enkelhed i processen. I Supervised learning får læringsalgoritmen allerede svaret, mens dataene, der er det korrekte resultat for hvert datapunkt, eksplicit mærkes, når modellen trænes. Det har til hensigt at finde forholdet frem for at finde svaret, så det korrekt kan forudsige eller klassificere datapunkterne, når de ikke -tildelte datapunkter startes. jegn Uovervåget læring, læringsalgoritmen får ikke svaret under træning, og værdien ligger i at lokalisere korrelationer og mønstre. Det sigter mod at finde meningsfulde relationer mellem datapunkterne. Den sidste type er forstærkningslæring, som er en blanding mellem overvåget og ikke-overvåget læring. Det kræver tilknytning til miljøet og bruges til at løse mere komplekse problemer end de tidligere to. Få berømte eksempler er backgammon, poker og Go, det er de logiske spil, og data leveres af miljøet for at lade agenten reagere og lære af sig selv.

        Vores Projekt Highlights

        Vi bygger og udvikler os til at arbejde, leve og kommunikere. Vi påtager os projekter med den hensigt at finde smarte, nye løsninger på problemer, store som små.

        WhatsApp os

        Gå ud af mobilversionen