Oleme uhked, et oleme Leadinfo sertifitseeritud partnerid!

Veebi- ja mobiilirakenduste arendamine

Suurandmete analüüs ja andmeteadus

Tehisintellekt ja masinõpe

AR ja VR lahendused

VAATA KÕIK TEENUSED 

Masinõpe

Masinõpe on andmeanalüüsi praktika, mis mehhaniseerib analüütilise mudeli loomise. Õppemasin, mis jätkab regulaarselt õppimist, et oma tegusid õigesti hoida ja teadmised värsked, on tõeline masinõppesüsteem. Andmed sisestatakse õppemasinasse koos kõigi toimingute ja mittetoimivate voogudega ning seejärel automatiseeritakse ülesanne, ilma et oleks vaja pidevalt inimlikke või käsitsi sekkumisi. Masinõpe on võimaldanud arvutitel leida varjatud teadmisi, kasutades algoritme, mis omandavad korduvalt neile edastatud andmetest, ilma et oleks programmeeritud selgesõnaliselt, kust otsida. Masinõpe võiks paljastada uusi strateegiaid ja tootlikkust erinevates süsteemides, sealhulgas IT, tervishoid, logistika, energeetika ja isegi haridus. Iseõppivate algode abil saavutatakse ärisüsteemides enneolematu tõhususe tase ja isiklikul tasandil suunaksid nutikad vidinad meid kõigeks ja aitaksid meie elu kergendada. Masinõpe on teadus, mis pole sugugi uus, kuid saab nüüd värsket 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 pole tänapäeval tänu uutele arvutustehnoloogiatele sugugi nii nagu varem. Kuna mudelid puutuvad kokku uute andmetega, on masinõppe iteratiivne aspekt üsna oluline, kuna nad suudavad iseseisvalt kohaneda. Nad toovad korratud, usaldusväärseid tulemusi ja otsuseid, õppides neile varasematest arvutustest. Masinõpe sündis ideest, et arvutitel on võime õppida, ilma et neid oleks tegelikult konkreetse ülesande jaoks programmeeritud, see on mustrituvastus ja teadlased mõtlevad välja, kuidas arvutid saaksid tehisintellekti kaudu andmetest õppida. Inimesed on huvi masinõppe vastu taaselustanud, nagu Bayesi analüüs ja andmete kaevandamine, väheste tegurite jaoks, nagu taskukohane andmete salvestamine, võimsam ja odavam arvutustöötlus ning kasvavate sortide ja olemasolevate andmete maht. Kõik need asjad on võimaldanud automaatselt ja kiiresti ehitada mudeleid, mis suudavad keerukamaid ja suuremaid andmeid analüüsida ning vajadusel suures ulatuses täpsemaid ja kiiremaid tulemusi pakkuda. Täpsete mudelite loomisega on ettevõtetel ja organisatsioonidel head võimalused kasumlike ja edukate võimaluste äratundmiseks ning riskide minimeerimiseks, muutes masinõppe oluliseks osaks põhitööstustes.

    Masinõpe hõlbustab kognitiivsetel süsteemidel meiega isikupäraselt ja loomulikult suhelda, arutleda ja õppida. Mõelge börsikaubandusele, Netflixi filmisoovitustele, Interneti-reklaamidele, mis ilmuvad meie sirvimisharjumuste põhjal - need on kõik näited sellest, kuidas masinõpe aitab meil maailma jõuliselt ja loovalt uurida. Varem oli inimkonna ajaloo pöördepunktiks tööstusrevolutsioon, mis võimaldas tööstustel luua rohkem töökohti, olles tootlikum ja tõstes seeläbi üldist elatustaset. Tänapäeval on masinõpe veel üks selline revolutsioon, millega maailm silmitsi seisab. Oleme automaatika äärel ja tehisintellekt on võtmetegur ning kui asjad õigesti tehtud, aitaks masinõpe ettevõtetel oma äri kasvatada ja arendada koheselt teadmisi. Nagu tööstusrevolutsiooni puhul, on ka masinõppe põhikomponent koostöö - vajaksime koos targemat tööjõudu, kes töötaks edukaks protsessiks, mis annaks just õige väljundi. Tööjõul, kellega siin räägitakse, oleks andmetehnikuid, IT-arhitekte, ärikasutajaid, andmeteadlasi, andmekaevanduse eksperte, süsteemiadministraatoreid, juhte, arendajaid jne.

    Me teame hästi masinõpperakendusi, mis meie elus täna veerevad. Pikka aega on masinõppe algoritmid olnud olemas, kuid hiljuti arenes välja võime rakendada keerulisi matemaatilisi arvutusi suurandmetele automaatselt kiiremini ja uuesti. Üks meile juba tuttavatest näidetest on isejuhtiv Google'i auto, mis oli tugevalt hoogne ja põhineb masinõppel. Sellel on kombineeritud kaasaegse auto kõik funktsioonid, nagu adaptiivne püsikiirusehoidja, parkimis- ja navigaatoriabid, kõnetuvastus ja sõidurea assistent, mis muudab selle täiesti iseseisva sõidukiga lähedale. Samuti pakuvad Netflixi ja Amazoni veebipõhised soovituspettused, pettuste tuvastamine ja masinõppe ühendamine keelereeglite loomisega, et teada saada, mida kliendid teie kohta Twitteris, Nanotronics'is optimeerivad, optimeerivate mikroskoopide jaoks kontrolli paremaks muutmiseks, Robotika ümbermõtestamine selle tootmise parandamiseks kiirused ja nende robotkäte treenimine, kliendisegmentide täpsuse suurendamine, kliendi eluea väärtuse prognoosimine, kasutaja rakendusesisese kasutuskogemuse optimeerimine, klientide ostumustrite tuvastamine, terviseriskide hindamine, isikupärastatud hoolduse parandamine ja haiguste täpsem diagnoosimine on kõik masina igapäevased illustratsioonid õppimine.

    Hea masinõppesüsteemi loovad põhi- ja täiustatud algoritmid, mastaapsus, andmete ettevalmistamise võimalused, ansamblite modelleerimine ning automatiseerimine ja iteratiivsed protsessid. Masinõpe on viimasel ajal palju uudiseid, kuna see on arenenud sügavõppes, mis hõlmab AlphaGo ülipopulaarset Go suurmeistri Lee Sedoli ja muude uute muljetavaldavate masintõlke ja pildituvastuse toodete kaotamist. Masinõpe kulutab suures koguses andmeid, on andestavam andmepunktide või parameetrite muutmise suhtes ning toetab suuremat keerukust ja varieeruvust. Nende protsessidega loodud väljundit saab sujuvalt rakendada mitmel erineval platvormil, näiteks analüüsisüsteemides, pilvandmetöötluses, servavõrkudes ja manustatud süsteemides. Samm üleminekust ajastust, kus teadmised põhinesid peamiselt tehnoloogiaplatvormil, kognitiivsele ajastule, mis võimaldab ettevõtluspõhiseid teadmisi. Masinõpe, IoT ja tehisintellekt on omamoodi seotud. IoT täiustab kaunilt tehisintellekti reaalajas arvutamise osas. Inimkond asendatakse peagi täielikult kõnnimasinatega, kes oleksid palju intelligentsemad kui meie. Masinad on juba hakanud ettevõtetes erinevatel eesmärkidel liikuma ja lähiajal näeksime, et ka meie igapäevane elu muudab mehaanilise ümberkujundamise laine. Need inimdünamod muudavad meie lähenemisviise elu poole, ehitades taju saadud andmete põhjal ja meetodites, mida inimesed kunagi ei suutnud. See tähendaks, et masinad ületavad inimjõu tegelikult kõiges, mille tulemuseks on protsessi muutmine, kulude kokkuhoid ning suurem ja julgem automatiseerimine. Kujutise- ja hääletuvastussüsteemid tunneksid inimesi läbi erinevate kanalite ning uuringu kohaselt on kõige kiiremini arenevatel ettevõtetel rohkem nutikaid masinaid kui töötajatel.

      ML arendajate mudel

      Peamiselt on kolm erinevat tüüpi masinõpet, mida kontrollitakse, kontrollitakse ja tugevdatakse. 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.

        Mida meid

        Välju mobiiliversioonist