Veebi- ja mobiilirakenduste arendamine

Masinõpe

Masinõpe on andmeanalüüsi praktika, mis mehhaniseerib analüütilise mudeli koostamist. Õpimasin, mis õpib regulaarselt oma tegevusi õigesti ja teadmisi värskena hoidma, on tõsi masinõpe süsteem. Andmed sisestatakse õppemasinasse iga toimingu ja mittetoimivate kanalitega ning seejärel automatiseeritakse ülesanne, ilma et oleks vaja pidevalt inimeste või käsitsi sekkuda. Masinõpe on võimaldanud arvutitel leida varjatud statistikat, kasutades algoritme, mis koguvad korduvalt neile esitatud andmetest, ilma et oleks otseselt programmeeritud, kust otsida. Masinõpe võiks avaldada uusi strateegiaid ja tootlikkust erinevates süsteemides, sealhulgas IT, tervishoid, logistika, energeetika ja isegi haridus. Iseõppivad algosad saavutaksid ärisüsteemides enneolematu efektiivsuse taseme ja isiklikul tasandil juhiksid nutikad vidinad meid tegelikult kõigeks ja aitaksid meie elu kergendada. Masinõpe on teadus, mis pole sugugi uus, kuid saab nüüd uut hoogu.

    Masinõppe arendajad

    Nurga taga keerleb väljakutse, kas need masinad suudavad tegeleda struktureerimata ja struktureeritud andmetega ning kvaliteetsete algoritmide kättesaadavusega. Ja kui nad seda teevad, ei saa tulemusi ette kujutada. Me võime lihtsalt ennustada toimuvate muutuste taset, tegelik ümberkujundamine oleks märkimisväärne. Kuid kõik see nõuab kindlasti märkimisväärselt palju aega.

    Masinõpe tänane päev pole tänu uutele arvutitehnoloogiatele sugugi selline nagu varem. Kuna mudelid puutuvad kokku uute andmetega, on selle iteratiivne aspekt masinõpe on üsna oluline, kuna nad on võimelised iseseisvalt kohanema. Nad annavad korduvaid, usaldusväärseid tulemusi ja otsuseid, õppides neile eelnevatest arvutustest. Masinõpe sündis ideest, et arvutid on võimelised õppima, ilma et nad oleksid konkreetsete ülesannete täitmiseks tegelikult programmeeritud, see on mustrituvastus ja teadlased mõtlevad välja, kuidas arvutid saaksid andmetest õppida tehisintellekti. Inimesed on taaselustanud huvi masinõpe täpselt nagu Bayesi analüüs ja andmete kaevandamine väheste tegurite jaoks, nagu taskukohane andmesalvestus, võimsam ja odavam arvutuslik töötlemine ning saadaolevate andmete sortide ja mahtude suurendamine. Kõik need asjad on võimaldanud automaatselt ja kiiresti koostada mudeleid, mis suudavad analüüsida keerukamaid ja suuremaid andmeid ning anda vajadusel täpsemaid ja kiiremaid tulemusi suures mahus. Täpsete mudelite loomisega on ettevõtetel ja organisatsioonidel hea võimalus ära tunda tulusaid ja edukaid võimalusi ning minimeerida riske, masinõpe oluline element põhitööstuses.

    Masinõpe hõlbustab kognitiivsete süsteemide kaasamist, arutlemist ja õppimist koos meiega isikupärastatud ja loomulikul viisil. Mõelge aktsiatehingutele, Netflixi filmisoovitustele, Interneti-reklaamidele, mis kuvatakse meie sirvimisharjumuste põhjal – need on kõik näited sellest, kuidas masinõpe aitab meil maailma võimsal ja loomingulisel viisil uurida. Varem oli pöördepunkt inimkonna ajaloos tööstusrevolutsioon, mis võimaldas tööstustel luua rohkem töökohti, olles tootlikum ja tõstes seeläbi üldist elatustaset. Täna masinõpe on veel üks selline revolutsioon, millega maailm seisab silmitsi. Oleme automatiseerimise äärel ja tehisintellekti olla võtmemängija ja kui asjad on õigesti tehtud, masinõpe aitaks ettevõtetel oma äritegevust kasvatada ja teadmisi koheselt arendada. Nagu tööstusrevolutsiooni puhul, mis on selle põhikomponent masinõpe on koostöö – vajame targemat tööjõudu, kes töötaks koos eduka protsessi nimel, mis annab just õige väljundi. Tööjõus, millest siin räägitakse, on andmeinsenerid, IT-arhitektid, ärikasutajad, andmeteadlased, andmete kaevandamine eksperdid, süsteemiadministraatorid, juhid, arendajad jne.

    Oleme hästi teadlikud masinõpe rakendused, mis meie elus praegu valitsevad. Pikka aega, algoritmid masinõpe on olnud olemas, kuid hiljuti arenes välja võimalus rakendada keerulisi matemaatilisi arvutusi suurandmetele kiiremini ja ikka ja jälle. Üks meile juba tuttav näide on isejuhtiv Google'i auto, mis oli tugevalt reklaamitud ja põhineb masinõpe. Sellel on kombineeritud kõik moodsa auto funktsioonid, nagu adaptiivne püsikiiruse hoidja, parkimine ja navigaatori assistendid, kõnetuvastus ja sõiduraja assistent, mis muudab selle täiesti iseseisvalt töötava sõiduki lähedaseks. Samuti veebipõhised soovituspakkumised, nagu Netflixi ja Amazoni omad, pettuste tuvastamine ja kombineerimine masinõpe keeleliste reeglite loomisega, et teada saada, mida kliendid teie kohta Twitteris räägivad, Nanotronics, mis automatiseerib optilisi mikroskoope täiustatud kontrollide jaoks, Rethink Robotics kasutab seda oma tootmiskiiruse parandamiseks ja robotkäte treenimiseks, suurendades klientide segmenteerimise täpsust, ennustades kliendi eluaegset väärtust , kasutaja rakendusesisese kogemuse optimeerimine, klientide ostuharjumuste tuvastamine, terviseriskide hindamine, isikupärastatud hoolduse parandamine ja haiguste täpsem diagnoosimine on kõik selle igapäevased näited. masinõpe.

    Hea masinõpe süsteem on loodud põhiliste ja täiustatud algoritmide, mastaapsuse, andmete ettevalmistamise võimaluste, ansambli modelleerimise ja automatiseerimise ning iteratiivsete protsesside abil. Masinõpe on viimasel ajal palju uudiseid oma edusammude tõttusügav õpe”, mis hõlmab selle väga populaarse AlphaGo lüüasaamist Go vanameistri Lee Sedol ja muid uusi muljetavaldavaid tooteid, mis on seotud masintõlke ja pildituvastusega. Masinõpe tarbib suuri andmemahtusid, on andmepunktide või parameetrite muutmise suhtes leebem ning toetab suuremat keerukust ja varieeruvust. Nende protsesside abil loodud väljundit saab sujuvalt rakendada mitmel erineval platvormil, näiteks analüüsisüsteemides, cloud computing, servavõrgud ja manussüsteemid. Järk-järguline muutus ajastust, kus ülevaated olid peamiselt tehnoloogilise platvormipõhised, kognitiivseks ajastuks, mis võimaldab äripõhiseid teadmisi. Masinõpe, IoT ja AI on omamoodi omavahel seotud. IoT täiendab ilusti tehisintellekti kui rääkida reaalajas andmetöötlusest. Inimkond asendatakse peagi täielikult jalutusmasinatega, kes oleksid meist palju intelligentsemad. Masinad on juba hakanud ettevõtetes erinevatel eesmärkidel liikuma ja lähiajal näeme mehaanilise ümberkujundamise lainet, mis muudab ka meie igapäevaelu. Need inimdünamo muudavad meie ellusuhtumisviise, ehitades taju saadud andmete põhjal ja meetoditega, mida inimesed kunagi ei saaks. See tähendaks, et masinad ületavad inimjõudu peaaegu kõiges, mille tulemuseks on protsessimuutus, kulude kokkuhoid ning suurem ja julgem automatiseerimine. Pildi- ja häältuvastussüsteemid tunneksid üksikisikuid erinevates kanalites ja uuringu kohaselt on kõige kiiremini kasvavatel ettevõtetel rohkem nutikaid masinaid kui töötajatel.

      ML arendajate mudel

      Peamiselt on kolm erinevat tüüpi masinõpe mis on juhendatud, järelevalveta ja tugevdatud õpe. Need valitakse sõltuvalt täidetavast ülesandest ja protsessi lihtsusest. Juhendatud õppimisel antakse õppimisalgoritmile vastus juba siis, kui loetakse andmeid, mis on iga andmepunkti jaoks õige tulemus, mudeli koolitamisel selgesõnaliselt märgistatud. See kavatseb leida seose, mitte leida vastust, nii et see võib määramata andmepunktide käivitamisel andmepunkte õigesti ennustada või klassifitseerida. Minan Järelevalveta õppimine, õppimisalgoritmile koolituse ajal vastust ei anta ning väärtus seisneb korrelatsioonide ja mustrite leidmises. Selle eesmärk on leida andmepunktide vahel tähenduslikud seosed. Viimane tüüp on tugevdav õpe, mis on segu juhendatud ja järelevalveta õppimise vahel. See nõuab seotust keskkonnaga ja seda kasutatakse keerukamate probleemide lahendamiseks kui kaks esimest. Vähesed kuulsad näited on backgammon, pokker ja Go, mis on loogikamängud ja andmed pakuvad keskkond, et agent saaks ise reageerida ja õppida.

        Meie Projekt Esiletõstetud

        Ehitame ja arendame töötamiseks, elamiseks ja suhtlemiseks. Võtame ette projekte eesmärgiga leida nutikaid uusi lahendusi suurtele ja väikestele probleemidele.

        Telli meie uudiskiri

        Telli meie uudiskiri

        Liituge meie meililistiga, et saada meie meeskonnalt viimaseid uudiseid ja värskendusi.

        Te olete edukalt Tellitud!

        Share This
        %d bloggers nagu see: