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Maschinelles lernen

Maschinelles Lernen ist eine Praxis der Datenanalyse, die die analytische Modellbildung mechanisiert. Eine Lernmaschine, die regelmäßig lernt, um ihre Handlungen und Erkenntnisse auf dem neuesten Stand zu halten, ist ein echtes maschinelles Lernsystem. Die Daten werden bei jeder Aktion und bei jeder Aktion in die Lernmaschine eingespeist, und dann wird die Aufgabe automatisiert, ohne dass ständig menschliche oder manuelle Eingriffe erforderlich sind. Durch maschinelles Lernen konnten Computer versteckte Erkenntnisse finden, indem sie Algorithmen verwendeten, die wiederholt aus Daten gewonnen wurden, die ihnen zur Verfügung gestellt wurden, ohne explizit programmiert zu werden, wo sie suchen sollten. Maschinelles Lernen könnte neue Strategien und Produktivitäten in verschiedenen Systemen wie IT, Gesundheitswesen, Logistik, Energie und sogar Bildung aufzeigen. Beispiellose Effizienzniveaus würden in den Geschäftssystemen von den selbstlernenden Algos erreicht, und auf persönlicher Ebene würden die intelligenten Geräte uns tatsächlich für alles leiten und dazu beitragen, unser Leben zu erleichtern. Maschinelles Lernen ist eine Wissenschaft, die überhaupt nicht neu ist, aber jetzt an Dynamik 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 ist heute dank der neuen Computertechnologien überhaupt nicht mehr so ​​wie früher. Da Modelle neuen Daten ausgesetzt sind, ist der iterative Aspekt des maschinellen Lernens sehr wichtig, da sie sich unabhängig anpassen können. Sie liefern wiederholbare, zuverlässige Ergebnisse und Entscheidungen, indem sie aus früheren Berechnungen lernen, die ihnen zur Verfügung gestellt wurden. Maschinelles Lernen entstand aus der Idee heraus, dass Computer lernen können, ohne tatsächlich für eine bestimmte Aufgabe programmiert zu sein. Das ist Mustererkennung, und Forscher entwickeln Wege, um herauszufinden, ob Computer durch künstliche Intelligenz aus Daten lernen können. Die Menschen haben das Interesse an maschinellem Lernen wie der Bayes'schen Analyse und dem Data Mining wiederbelebt, und zwar aufgrund weniger Faktoren wie erschwinglicher Datenspeicherung, leistungsfähigerer und billigerer Computerverarbeitung und zunehmender Vielfalt und Menge verfügbarer Daten. All diese Dinge haben es ermöglicht, 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 Unternehmen und Organisationen gute Chancen, profitable und erfolgreiche Chancen zu erkennen und Risiken zu minimieren, wodurch maschinelles Lernen zu einem wichtigen Element in Kernbranchen wird.

    Durch maschinelles Lernen können kognitive Systeme auf personalisierte und natürliche Weise mit uns in Kontakt treten, argumentieren und lernen. Denken Sie an Aktiengeschäfte, Netflix-Filmempfehlungen und Internet-Anzeigen, die basierend auf unseren Surfgewohnheiten geschaltet werden - all dies sind Beispiele dafür, wie maschinelles Lernen uns hilft, die Welt auf leistungsstarke 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 damit den allgemeinen Lebensstandard erhöhte. Heute ist maschinelles Lernen eine weitere solche Revolution, der sich die Welt stellen wird. Wir stehen kurz davor, dass Automatisierung und künstliche Intelligenz die Schlüsselrolle spielen. Wenn die Dinge richtig gemacht werden, würde maschinelles Lernen Unternehmen dabei helfen, ihr Geschäft auszubauen und sofort Erkenntnisse zu gewinnen. Wie bei der industriellen Revolution ist die Zusammenarbeit die Schlüsselkomponente des maschinellen Lernens. Wir brauchen eine intelligentere Belegschaft, die gemeinsam an einem erfolgreichen Prozess arbeitet, der genau die richtigen Ergebnisse liefert. Die Belegschaft, über die hier gesprochen wird, besteht aus Dateningenieuren, IT-Architekten, Geschäftsanwendern, Datenwissenschaftlern, Data Mining-Experten, Systemadministratoren, Führungskräften, Entwicklern usw.

    Wir sind uns der maschinellen Lernanwendungen bewusst, die heute in unserem Leben angewendet werden. Die Algorithmen des maschinellen Lernens gibt es schon seit langer Zeit, aber was sich kürzlich entwickelt hat, war die Fähigkeit, komplexe mathematische Berechnungen automatisch und immer wieder automatisch auf Big Data anzuwenden. Eines der Beispiele, mit denen wir bereits vertraut sind, ist das selbstfahrende Google-Auto, das stark gehyped wurde und auf maschinellem Lernen basiert. Es verfügt über alle Funktionen eines modernen Autos wie adaptive Geschwindigkeitsregelung, Park- und Navigationsassistenten, Spracherkennung und Spurassistent, wodurch es einem völlig unabhängig arbeitenden Fahrzeug nahe kommt. Auch Online-Empfehlungsangebote wie die von Netflix und Amazon, die Betrugserkennung und die Kombination von maschinellem Lernen mit der Erstellung sprachlicher Regeln, um zu erfahren, was Kunden auf Twitter über Sie sagen, Nanotronics, das optische Mikroskope für verbesserte Inspektionen automatisiert, und Rethink Robotics, um damit ihre Produktion zu verbessern Die Geschwindigkeit und das Training ihrer Roboterarme, die Erhöhung der Genauigkeit der Kundensegmentierung, die Vorhersage des Lebenszeitwerts eines Kunden, die Optimierung des In-App-Erlebnisses eines Benutzers, die Erkennung von Kundeneinkaufsmustern, die Bewertung von Gesundheitsrisiken, die Verbesserung der persönlichen Betreuung und die genauere Diagnose von Krankheiten sind alltägliche Beispiele für Maschinen Lernen.

    Ein gutes maschinelles Lernsystem wird durch grundlegende und erweiterte Algorithmen, Skalierbarkeit, Datenaufbereitungsfunktionen, Ensemblemodellierung und -automatisierung sowie iterative Prozesse geschaffen. Maschinelles Lernen ist in letzter Zeit aufgrund seiner Fortschritte beim „Deep Learning“, zu dem auch die Niederlage von GoG-Großmeister Lee Sedol durch AlphaGo und andere neue beeindruckende Produkte rund um maschinelle Übersetzung und Bilderkennung gehören, sehr aktuell. Maschinelles Lernen verbraucht große Datenmengen, verzeiht das Ändern von Datenpunkten oder Parametern besser und unterstützt eine größere Komplexität und Variabilität. Die mit diesen Prozessen generierte Ausgabe kann nahtlos auf mehrere verschiedene Plattformen wie Analysesysteme, Cloud Computing, Edge-Netzwerke und eingebettete Systeme angewendet werden. Ein schrittweiser Wechsel von einer Ära, in der Erkenntnisse hauptsächlich auf Technologieplattformen beruhten, zu einer kognitiven Ära, die geschäftliche Erkenntnisse ermöglicht. Maschinelles Lernen, IoT und KI sind miteinander verbunden. IoT ergänzt künstliche Intelligenz auf wunderbare Weise, wenn es um Echtzeit-Computing geht. Die Menschheit würde bald vollständig durch Laufmaschinen ersetzt werden, die weitaus intelligenter wären als wir. Die Maschinen haben bereits begonnen, für verschiedene Zwecke in den Unternehmen zu arbeiten, und in der kommenden Zeit würde eine Welle mechanistischer Transformationen auch unser tägliches Leben verwandeln. Diese menschlichen Dynamos werden unsere Sichtweise auf das Leben verändern, indem sie die Wahrnehmung aus den Daten aufbauen, die sie erhalten, und mit Methoden, die Menschen niemals könnten. Dies würde bedeuten, dass die Maschinen in fast allen Bereichen die menschliche Kraft übertreffen, was zu Prozessänderungen, Kosteneinsparungen und einem höheren und mutigeren Automatisierungsgrad führt. Bild- und Spracherkennungssysteme würden Personen über verschiedene Kanäle hinweg erkennen, und laut einer Umfrage verfügen die am schnellsten wachsenden Unternehmen über intelligentere Maschinen als die Mitarbeiter.

      Modell von ML-Entwicklern

      In erster Linie gibt es drei verschiedene Arten des maschinellen Lernens: überwachtes, unbeaufsichtigtes und verstärkendes Lernen. Diese werden je nach zu erledigender Aufgabe 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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