Entwicklung von Web- und mobilen Anwendungen

Maschinelles lernen

Maschinelles Lernen ist eine Praxis der Datenanalyse, die die analytische Modellbildung mechanisiert. Eine lernende Maschine, die regelmäßig lernt, um ihre Handlungen richtig zu halten und Erkenntnisse frisch zu halten, ist eine wahre Maschinelles Lernen System. Die Daten werden mit jedem Action- und Non-Action-Feed in die lernende Maschine eingespeist und dann wird die Aufgabe automatisiert, ohne dass ständig menschliche oder manuelle Eingriffe erforderlich sind. Maschinelles Lernen hat es Computern ermöglicht, verborgene Erkenntnisse zu finden, indem sie Algorithmen verwendet, die wiederholt aus den ihnen bereitgestellten Daten gewinnen, ohne explizit programmiert zu sein, wo sie suchen sollen. Maschinelles Lernen könnte neue Strategien und Produktivitäten in verschiedenen Systemen wie IT, Gesundheitswesen, Logistik, Energie und sogar Bildung aufzeigen. In den Geschäftssystemen würden durch die selbstlernenden Algorithmen beispiellose Effizienzniveaus erreicht, und auf persönlicher Ebene würden uns die intelligenten Gadgets tatsächlich für alles leiten und unser Leben erleichtern. Maschinelles Lernen ist eine Wissenschaft, die gar nicht neu ist, aber jetzt neuen Schwung gewinnt.

    Entwickler für maschinelles Lernen

    Eine Herausforderung, die sich um die Ecke dreht, besteht darin, ob diese Maschinen tatsächlich mit den unstrukturierten und strukturierten Daten umgehen können und ob Qualitätsalgorithmen verfügbar sind. Und wenn doch, sind die Ergebnisse unvorstellbar. Wir können nur das Ausmaß der Veränderungen vorhersagen, die stattfinden würden. Die eigentliche Transformation wäre bemerkenswert. All dies erfordert jedoch definitiv viel Zeit.

    Maschinelles Lernen Heute ist es dank der neuen Computertechnologien überhaupt nicht mehr wie früher. Da Modelle neuen Daten ausgesetzt sind, wird der iterative Aspekt von Maschinelles Lernen ist sehr wichtig, da sie sich selbstständig anpassen können. Sie erzeugen wiederholbare, zuverlässige Ergebnisse und Entscheidungen, indem sie aus früheren Berechnungen lernen, die ihnen zur Verfügung gestellt wurden. Maschinelles Lernen wurde aus der Idee geboren, dass Computer die Fähigkeit haben zu lernen, ohne dass sie tatsächlich für eine bestimmte Aufgabe programmiert sind künstliche Intelligenz. Die Leute haben das Interesse an wiederbelebt Maschinelles Lernen genau wie die Bayessche Analyse und Data Mining für einige Faktoren wie erschwingliche Datenspeicherung, leistungsfähigere und billigere Rechenverarbeitung und wachsende Vielfalt und Mengen verfügbarer Daten. All diese Dinge haben es möglich gemacht, automatisch und schnell Modelle zu erstellen, die komplexere und größere Daten analysieren und bei Bedarf genauere und schnellere Ergebnisse in großem Maßstab liefern können. Durch die Erstellung präziser Modelle haben die Unternehmen und Organisationen gute Chancen, profitable und erfolgreiche Chancen zu erkennen und Risiken zu minimieren Maschinelles Lernen ein wesentliches Element in Kernindustrien.

    Maschinelles Lernen ermöglicht kognitiven Systemen, sich auf personalisierte und natürliche Weise mit uns zu beschäftigen, zu argumentieren und zu lernen. Denken Sie an Aktiengeschäfte, Netflix-Filmempfehlungen, Internetanzeigen, die basierend auf unseren Surfgewohnheiten erscheinen – dies sind alles Beispiele dafür, wie Maschinelles Lernen hilft uns, die Welt auf kraftvolle und kreative Weise zu erkunden. Früher war der Wendepunkt in der Geschichte der Menschheit die industrielle Revolution, die es der Industrie ermöglichte, mehr Arbeitsplätze zu schaffen, indem sie produktiver war und so den allgemeinen Lebensstandard erhöhte. Heute, Maschinelles Lernen ist eine weitere Revolution, der die Welt gegenübersteht. Wir stehen am Rande der Automatisierung und künstliche Intelligenz der Schlüsselspieler zu sein und wenn die Dinge richtig gemacht werden, Maschinelles Lernen würde Unternehmen helfen, ihr Geschäft auszubauen und sofort Erkenntnisse zu gewinnen. Wie bei der industriellen Revolution ist die Schlüsselkomponente von Maschinelles Lernen ist Zusammenarbeit – wir brauchen eine intelligentere Belegschaft, die gemeinsam an einem erfolgreichen Prozess arbeitet und genau das richtige Ergebnis liefert. Die Belegschaft, von der hier die Rede ist, besteht aus Dateningenieuren, IT-Architekten, Geschäftsanwendern, Datenwissenschaftlern, Data Mining Experten, Systemadministratoren, Führungskräfte, Entwickler usw.

    Wir sind uns dessen bewusst Maschinelles Lernen Anwendungen, die heute in unserem Leben verkehren. Die Algorithmen von Maschinelles Lernen gibt es schon, aber kürzlich wurde die Möglichkeit entwickelt, komplexe mathematische Berechnungen automatisch auf Big Data anzuwenden, schneller und immer wieder. Ein Beispiel, das uns bereits bekannt ist, ist das selbstfahrende Google-Auto, das stark gehypt wurde und auf dem basiert Maschinelles Lernen. Es vereint alle Funktionen eines modernen Autos wie adaptive Geschwindigkeitsregelung, Park- und Navigationsassistenten, Spracherkennung und Spurassistent, der es nahe an ein völlig eigenständig agierendes Fahrzeug macht. Auch Online-Empfehlungsangebote wie die von Netflix und Amazon, Betrugserkennung und Kombination Maschinelles Lernen mit linguistischer Regelerstellung, um zu wissen, was Kunden auf Twitter über Sie sagen, Nanotronics, das optische Mikroskope für verbesserte Inspektionen automatisiert, Rethink Robotics verwendet, um seine Produktionsgeschwindigkeiten zu verbessern und seine Roboterarme zu trainieren, die Genauigkeit der Kundensegmentierung zu erhöhen und den Lebenszeitwert eines Kunden vorherzusagen , die Optimierung der In-App-Erfahrung eines Benutzers, das Erkennen von Einkaufsmustern von Kunden, die Bewertung von Gesundheitsrisiken, die Verbesserung der persönlichen Betreuung und die genauere Diagnose von Krankheiten sind alltäglich Beispiele für Maschinelles Lernen.

    Eine gute Maschinelles Lernen Das System wird durch grundlegende und erweiterte Algorithmen, Skalierbarkeit, Datenaufbereitungsfunktionen, Ensemble-Modellierung und Automatisierung sowie iterative Prozesse erstellt. Maschinelles Lernen ist in letzter Zeit viel in den Nachrichten wegen seiner Fortschritte in “tiefe Lernen“ dazu gehört auch der Sieg über den Go-Großmeister Lee Sedol durch AlphaGo und andere beeindruckende neue Produkte rund um maschinelle Übersetzung und Bilderkennung. Maschinelles Lernen verbraucht große Datenmengen, verzeiht sich ändernde Datenpunkte oder Parameter und unterstützt eine größere Komplexität und Variabilität. Der mit diesen Prozessen generierte Output kann nahtlos auf mehrere verschiedene Plattformen angewendet werden, wie Analysesysteme, Cloud Computing, Edge-Netzwerke und eingebettete Systeme. Ein Schritt von einer Ära, in der Erkenntnisse hauptsächlich technologieplattformgetrieben waren, hin zu einer kognitiven Ära, die geschäftsorientierte Erkenntnisse ermöglicht. Maschinelles Lernen, IoT und KI sind irgendwie miteinander verbunden. IoT ergänzt wunderbar künstliche Intelligenz wenn es um Echtzeit-Computing geht. Die Menschheit würde bald vollständig durch Laufmaschinen ersetzt werden, die viel intelligenter wären als wir. Die Maschinen haben bereits begonnen, in den Unternehmen für verschiedene Zwecke zu dienen, und in der kommenden Zeit werden wir erleben, wie eine Welle mechanistischer Transformation auch unser tägliches Leben verändert. Diese menschlichen Dynamos werden unsere Sichtweise auf das Leben verändern, indem sie die Wahrnehmung aus Daten aufbauen, die sie erhalten, und mit Methoden, die Menschen nie könnten. Dies würde bedeuten, dass die Maschinen die menschliche Kraft in fast allem übertreffen, was zu Prozessänderungen, Kosteneinsparungen und größeren und mutigeren Automatisierungsgraden führt. Bild- und Spracherkennungssysteme würden Personen über verschiedene Kanäle hinweg erkennen und laut einer Umfrage werden die am schnellsten wachsenden Unternehmen mehr intelligente Maschinen als die Mitarbeiter haben.

      Modell von ML-Entwicklern

      In erster Linie gibt es drei verschiedene Arten von Maschinelles Lernen die beaufsichtigt, unbeaufsichtigt und bestärkendes Lernen sind. Diese werden je nach Aufgabenstellung und Einfachheit des Prozesses ausgewählt. Beim überwachten Lernen erhält der Lernalgorithmus bereits beim Lesen der Daten die Antwort, die das richtige Ergebnis für jeden Datenpunkt ist, der beim Trainieren des Modells explizit gekennzeichnet wird. Es beabsichtigt, die Beziehung zu finden, anstatt die Antwort zu finden, damit es die Datenpunkte korrekt vorhersagen oder klassifizieren kann, wenn die nicht zugewiesenen Datenpunkte initiiert werden. ichn Unüberwachtes Lernen, der Lernalgorithmus bekommt beim Training keine Antwort und der Wert liegt im Auffinden von Zusammenhängen und Mustern. Ziel ist es, sinnvolle Beziehungen zwischen den Datenpunkten zu finden. Der letzte Typ ist das Reinforcement-Lernen, eine Mischung aus überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen. Es erfordert eine Verknüpfung mit der Umgebung und wird verwendet, um komplexere Probleme als die beiden ersteren zu lösen. Nur wenige berühmte Beispiele sind Backgammon, Poker und Go. Dies sind die Logikspiele und Daten, die von der Umgebung bereitgestellt werden, damit der Agent selbst reagieren und lernen kann.

        Unsere Projekt Highlights

        Wir bauen und entwickeln zum Arbeiten, Wohnen und Kommunizieren. Wir übernehmen Projekte mit der Absicht, smarte, neue Lösungen für große und kleine Probleme zu finden.

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