Reta kaj Poŝtelefona Aplika Disvolviĝo

maŝino Lernado

Maŝinlernado estas praktiko de datuma analitiko, kiu me mechananigas analizan modelkonstruadon. Lernmaŝino, kiu regule daŭre lernas teni siajn agojn ĝustaj kaj komprenoj freŝaj, estas vera maŝinlernado sistemo. La datumoj estas enmetitaj en la lernmaŝinon kun ĉiu ago kaj ne-agaj fluoj kaj tiam la tasko aŭtomatas sen konstante postuli homan aŭ manan enmiksiĝon. Maŝinlernado permesis al komputiloj trovi kaŝajn informojn, uzante algoritmojn, kiuj plurfoje akiras de datumoj donitaj al ili, sen esti programitaj eksplicite kien serĉi. Maŝinlernado povus malkaŝi novajn strategiojn kaj produktivojn en malsamaj sistemoj inkluzive de IT, kuracado, loĝistiko, energio kaj eĉ edukado. Senprecedencaj niveloj de efikeco estus atingitaj en la komercaj sistemoj per memlernaj aferoj, kaj je persona nivelo, la inteligentaj aparatoj efektive direktus nin al ĉio kaj helpus faciligi niajn vivojn. Maŝinlernado estas scienco tute ne nova, sed nun akiras freŝan impeton.

    Programistoj pri Maŝinlernado

    Defio ĉirkaŭ la angulo estas ĉu ĉi tiuj maŝinoj efektive povas trakti la senstrukturajn kaj strukturitajn datumojn kaj laŭ la havebleco de kvalitaj algoritmoj. Kaj se jes, rezultoj estos neimageblaj. Ni nur povas antaŭdiri la nivelon de ŝanĝoj okazontaj, la vera transformo estus rimarkinda. Sed ĉio ĉi sendube postulas konsiderindan tempon por okazi.

    Maŝinlernado hodiaŭ tute ne similas al la pasinteco, danke al la novaj komputilaj teknologioj. Ĉar modeloj estas elmetitaj al novaj datumoj, la ripeta aspekto de maŝinlernado estas sufiĉe grava, ĉar ili kapablas adaptiĝi sendepende. Ili produktas ripeteblajn, fidindajn rezultojn kaj decidojn per lernado de antaŭaj komputadoj donitaj al ili. Maŝinlernado naskiĝis de la ideo, ke komputiloj havas la kapablon lerni sen esti efektive programitaj por ke iu specifa tasko funkciu, tio estas ŝablona rekono kaj esploristoj elpensas manierojn vidi ĉu komputiloj povus lerni de datumoj per artefarita inteligento. Homoj revivigis intereson pri maŝinlernado same kiel bajeza analizo kaj datumoj ministo por malmultaj faktoroj kiel pagebla datumstokado, pli potenca kaj pli malmultekosta komputila pretigo kaj kreskantaj varioj kaj volumoj de disponeblaj datumoj. Ĉiuj ĉi tiuj aferoj ebligis aŭtomate kaj rapide konstrui modelojn, kiuj povas analizi pli kompleksajn kaj pli grandajn datumojn kaj liveri pli precizajn kaj rapidajn rezultojn grandskale se necese. Kreante precizajn modelojn, la entreprenoj kaj organizoj havas bonan ŝancon rekoni profitajn kaj sukcesajn ŝancojn kaj minimumigi riskojn tiel farante maŝinlernado signifa elemento en kernaj industrioj.

    Maŝinlernado faciligas kognajn sistemojn engaĝiĝi, rezoni kaj lerni kun ni laŭ personigita kaj natura maniero. Pensu pri akciaj komercoj, Netflix-filmrekomendoj, Interretaj reklamoj kiuj aperas surbaze de niaj foliumkutimoj - ĉi tiuj estas ĉiuj ekzemploj de kiel maŝinlernado helpas nin esplori la mondon laŭ potencaj kaj kreivaj manieroj. Antaŭe, la turnopunkto en la historio de la homaro estis la industria revolucio kiu ebligis al industrioj krei pli da laborpostenoj estante pli produktivaj kaj tiel altigante la totalan vivnivelon. Hodiaŭ, maŝinlernado estas alia tia revolucio, kiun la mondo alfrontos. Ni estas sur la rando de aŭtomatigo kaj artefarita inteligento estante la ĉefludanto kaj se aferoj estas faritaj ĝuste, maŝinlernado helpus kompaniojn kreskigi siajn entreprenojn kaj disvolvi komprenojn tuj. Kiel por la Industria Revolucio, la ŝlosila komponanto de maŝinlernado estas kunlaboro- ni bezonus pli inteligentan laborforton kune laborante por sukcesa procezo donanta ĝuste la ĝustan produktadon. La laborantaro pri kiu oni parolas ĉi tie havus datumajn inĝenierojn, IT-arkitektojn, komercajn uzantojn, datumajn sciencistojn, datumoj ministo spertuloj, sistemadministrantoj, oficuloj, programistoj, ktp.

    Ni bone scias pri la maŝinlernado aplikoj kiuj funkcias en niaj vivoj hodiaŭ. Dum longa tempo, la algoritmoj de maŝinlernado estis ĉirkaŭe sed kio lastatempe evoluigita estis la kapablo aŭtomate apliki kompleksajn matematikajn kalkulojn al grandaj datumoj, pli rapide kaj denove kaj denove. Unu el la ekzemploj, kiujn ni jam konas, estas la aŭtoveturanta Guglo-aŭto, kiu estis tre propagandita kaj baziĝas sur maŝinlernado. Ĝi havas ĉiujn ecojn de moderna aŭto kombinitaj kiel adapta krozkontrolo, parkumado kaj navigaj asistantoj, parolrekono kaj lena asistanto kiu igas ĝin proksima al tute sendependa funkciiga veturilo. Ankaŭ interretaj rekomendaj proponoj kiel tiuj de Netflix kaj Amazon, fraŭdo-detekto kaj kombinaĵo maŝinlernado kun kreado de lingvaj reguloj por scii kion klientoj diras pri vi en Tvitero, Nanotronics, kiu aŭtomatigas optikajn mikroskopojn por plibonigitaj inspektadoj, Rethink Robotics uzanta ĝin por plibonigi siajn produktadrapidecojn kaj trejni siajn robotajn brakojn, pliigante klient-segmentan precizecon, antaŭdirante la dumvivan valoron de kliento. , optimumigi la en-appan sperton de uzanto, detekti klientajn butikumadpadronojn, taksi sanriskojn, plibonigi personigitan prizorgon kaj diagnozi malsanojn pli precize estas ĉiuj ĉiutagaj ilustraĵoj de maŝinlernado.

    Bona maŝinlernado sistemo estas kreita de bazaj kaj altnivelaj algoritmoj, skaleblo, datumpreparkapabloj, ensemblomodelado kaj aŭtomatigo kaj ripetaj procezoj. Maŝinlernado estas lastatempe multe en novaĵo pro siaj progresoj en "profunda lernado” kiu inkluzivas sian tre popularan malvenkon de AlphaGo de Go-grandmajstro Lee Sedol kaj aliajn novajn imponajn produktojn ĉirkaŭ maŝintradukado kaj bildrekono. Maŝinlernado konsumas grandajn kvantojn da datumoj, pli pardonas ŝanĝi datenpunktojn aŭ parametrojn kaj subtenas pli grandan kompleksecon kaj ŝanĝeblecon. La generita produktaĵo kun ĉi tiuj procezoj povas esti aplikata perfekte tra pluraj malsamaj platformoj, kiel analizaj sistemoj, cloud computing, randaj retoj kaj enigitaj sistemoj. Paŝa ŝanĝo de epoko kie komprenoj estis plejparte teknologiaj platform-movitaj al kogna epoko, kiu ebligas komercajn komprenojn. Maŝinlernado, IoT kaj AI estas iom ligitaj unu kun la alia. IoT bele kompletigas artefarita inteligento kiam temas pri realtempa komputado. La homaro baldaŭ plene anstataŭiĝos per marŝmaŝinoj, kiuj estus multe pli inteligentaj ol ni. La maŝinoj jam komencis ludi en la kompanioj por diversaj celoj kaj en la venonta tempo, ni vidus ondon de me mechananisma transformo ankaŭ transmutacii nian ĉiutagan vivon. Ĉi tiuj homaj dinamoj ŝanĝos niajn manierojn rigardi al vivo per konstruado de percepto de datumoj, kiujn ili ricevas kaj per metodoj, kiujn homoj neniam povus. Ĉi tio signifus, ke la maŝinoj efektive superos homan forton en preskaŭ ĉio, kio rezultigas procezan ŝanĝon, ŝparadon de kosto kaj pli grandaj kaj pli aŭdacaj niveloj de aŭtomatigo. Bildoj kaj voĉrekonaj sistemoj rekonus individuojn tra diversaj kanaloj kaj laŭ enketo, la plej kreskantaj kompanioj havos pli inteligentajn maŝinojn ol la dungitoj.

      Modelo de ML-Programistoj

      Ĉefe estas tri malsamaj specoj de maŝinlernado kiuj estas kontrolita, nekontrolita, kaj plifortiga lernado. Ĉi tiuj estas elektitaj laŭ la tasko por plenumi kaj simpleco de la procezo. En Kontrolita lernado, la lerna algoritmo jam ricevas respondon dum legado de la datumoj, kiuj estas la ĝusta rezulto por ĉiu datuma punkto, kiu estas eksplicite etikedita dum trejnado de la modelo. Ĝi intencas trovi la rilaton anstataŭ trovi la respondon, por ke ĝi povu ĝuste antaŭdiri aŭ klasifiki la datumajn punktojn kiam la neatribuitaj datumaj punktoj komenciĝas. Min Nekontrolita lernado, la lernanta algoritmo ne ricevas respondon dum trejnado kaj la valoro kuŝas en lokalizado de korelacioj kaj ŝablonoj. Ĝi celas trovi signifajn rilatojn inter la datumaj punktoj. La lasta speco estas la Plifortiga lernado, kiu estas miksaĵo inter kontrolita kaj senpaga lernado. Ĝi postulas ligon al la medio kaj estas uzata por solvi pli kompleksajn problemojn ol la antaŭaj du. Malmultaj famaj ekzemploj estas triktrako, pokero kaj Go, kiuj estas la logikaj ludoj kaj datumoj estas donitaj de la medio por lasi la agenton respondi kaj lerni per si mem.

        Nia projekto brilaĵoj

        Ni konstruas kaj disvolviĝas por labori, vivi kaj komuniki. Ni prenas projektojn kun la intenco trovi inteligentajn novajn solvojn al problemoj, grandaj kaj malgrandaj.

        Aboni al nia Informilo

        Aboni al nia Informilo

        Aliĝu al nia dissendolisto por ricevi la plej novajn novaĵojn kaj ĝisdatigojn de nia teamo.

        Vi Sukcese Subskripciita!

        kunhavigi tiu
        %d Blogantoj tiel: