Web eta aplikazio mugikorren garapena

Makina ikastea

Makina ikaskuntza eredu analitikoen eraikuntza mekanizatzen duen datuen analisiaren praktika da. Egia da bere ekintzak ondo mantentzen ikasten duen makina bat eta ikuspegi freskoak mantentzen ikasten duena makina ikaskuntza sistema. Datuak ikasteko makinan sartzen dira ekintza bakoitzeko eta ekintza gabeko iturriekin eta, ondoren, zeregina automatizatzen da etengabe gizakien edo eskuzko interferentziarik behar izan gabe. Makina ikaskuntza ordenagailuek ezkutuko ikuspegiak aurkitzeko aukera eman die, ematen zaizkien datuetatik behin eta berriz eskuratzen dituzten algoritmoak erabiliz, nora begiratu esplizituki programatu gabe. Makina ikaskuntza estrategia eta produktibitate berriak ezagutzera eman ditzake, besteak beste, informatika, osasuna, logistika, energia eta baita hezkuntza ere. Aurrekaririk gabeko eraginkortasun maila lortuko litzateke negozio sistemetan autoikaskuntzaren bidez, eta maila pertsonalean, tramankulu adimendunek dena bideratuko gaituzte eta gure bizitza arintzen lagunduko dute. Makina ikaskuntza ez da batere berria, baina indar berria hartzen ari den zientzia da.

    Makina ikasteko garatzaileak

    Izkinaren inguruan dagoen erronka da makina hauek egiturarik gabeko eta egituratutako datuekin eta kalitateko algoritmoak eskuragarri dituztenean aurre egin dezaketen ala ez. Hala egiten badute, emaitzak imajinaezinak izango dira. Egingo liratekeen aldaketen maila aurreikus dezakegu, benetako eraldaketa aipagarria izango litzateke. Horrek guztiak, zalantzarik gabe, denbora dezente eskatzen du.

    Makina ikaskuntza gaur egun ez da batere iragana bezalakoa, informatika teknologia berriei esker. Ereduak datu berrietara jasaten diren heinean, alderdi iteratiboa da makina ikaskuntza nahiko garrantzitsua da, modu independentean egokitzeko gai baitira. Emaitza eta erabakiak errepikatzeko modukoak eta fidagarriak ematen dituzte, aurretik emandako konputazioetatik ikasiz. Makina ikaskuntza Ordenagailuek ikasteko gaitasuna dutela zeregin zehatzetarako benetan programatu gabe ikasteko gaitasuna duten ideiatik sortu zen. Hori da ereduen ezagutza eta ikertzaileek ordenagailuak datuetatik ikasi ote zituzten ikusteko moduak asmatzen ari dira. adimen artifizialeko. Jendeak interesa piztu du berriro makina ikaskuntza analisi bayesiarra bezalaxe eta datu meatzaritza datuen biltegiratze merkean, prozesamendu konputazional indartsuagoa eta merkeagoa eta eskuragarri dauden datuen barietate eta bolumen gero eta handiagoak bezalako faktore gutxi batzuengatik. Gauza horiek guztiek datu konplexuagoak eta handiagoak azter ditzaketen ereduak automatikoki eta azkar eraikitzea ahalbidetu dute, eta behar izanez gero, eskala handian emaitza zehatzagoak eta azkarragoak eskaintzeko. Eredu zehatzak sortuz, negozioek eta erakundeek aukera errentagarriak eta arrakastatsuak ezagutzeko eta arriskuak minimizatzeko aukera ona dute. makina ikaskuntza elementu garrantzitsu bat oinarrizko industrietan.

    Makina ikaskuntza sistema kognitiboak errazten ditu gurekin harremanetan jartzeko, arrazoitzeko eta ikasteko modu pertsonalizatuan eta natural batean. Pentsa burtsak, Netflix-en pelikula gomendioak, gure nabigazio ohituretan oinarrituta agertzen diren Interneteko iragarkiak: horiek guztiak dira nola makina ikaskuntza mundua modu indartsu eta sortzailean arakatzen laguntzen digu. Lehenago, gizateriaren historian inflexio-puntua industria-iraultza izan zen, industriek enplegu gehiago sortzea ahalbidetu zuen produktiboagoak izanik eta horrela bizi-maila orokorra igoz. Gaur, makina ikaskuntza munduak aurre egingo dion beste iraultza bat da. Automatizazioaren atarian gaude eta adimen artifizialeko eragile nagusia izatea eta gauzak ondo egiten badira, makina ikaskuntza enpresei negozioak hazten eta ikuspegiak berehala garatzen lagunduko lieke. Industria Iraultzarako bezala, funtsezko osagaia makina ikaskuntza elkarlana da; elkarrekin lan-talde adimentsuagoa beharko genuke prozesu arrakastatsu baten alde lanean, emaitza egokia emanez. Hemen hitz egiten ari den langileak datu-ingeniariak, IT arkitektoak, negozio-erabiltzaileak, datu-zientzilariak, izango lituzke. datu meatzaritza adituak, sistema-administratzaileak, zuzendariak, garatzaileak, etab.

    Ondo ezagutzen dugu makina ikaskuntza Gaur egun gure bizitzan erabiltzen ari diren aplikazioak. Denbora luzez, algoritmoak makina ikaskuntza izan dira, baina duela gutxi garatu dena datu handiei kalkulu matematiko konplexuak automatikoki aplikatzeko gaitasuna izan da, azkarrago eta behin eta berriz. Dagoeneko ezagutzen dugun adibideetako bat norberaren gidatzen den Google autoa da, oso iragartzen zena eta oinarritzen dena. makina ikaskuntza. Auto moderno baten ezaugarri guztiak ditu konbinatuta, hala nola gurutzaldi-kontrol moldagarria, aparkalekua eta nabigatzaile laguntzaileak, hizketa aitorpena eta errei-laguntzailea erabat independentea den ibilgailu batengana hurbiltzen duena. Gainera, lineako gomendio eskaintzak Netflix eta Amazonen bezalakoak, iruzurra detektatzeko eta konbinatzeko makina ikaskuntza arau linguistikoak sortzearekin, bezeroek Twitter-en zer esaten duten jakiteko, Nanotronics, mikroskopio optikoak automatizatzen dituena ikuskapenak hobetzeko, Rethink Robotics-ek erabiltzen du produkzio-abiadura hobetzeko eta beso robotikoak entrenatzeko, bezeroen segmentazioko zehaztasuna areagotuz, bezeroaren bizitzako balioa iragartzeko. , erabiltzailearen aplikazioko esperientzia optimizatzea, bezeroen erosketa ereduak detektatzea, osasun-arriskuak ebaluatzea, arreta pertsonalizatua hobetzea eta gaixotasunak zehatzago diagnostikatzea dira eguneroko ilustrazioak. makina ikaskuntza.

    A ona makina ikaskuntza sistema algoritmo oinarrizko eta aurreratuekin, eskalagarritasunarekin, datuak prestatzeko gaitasunekin, multzoen modelizazioarekin eta automatizazioarekin eta prozesu iteratiboekin sortzen da. Makina ikaskuntza Azkenaldian albiste asko dago bere aurrerapenengatikikaskuntza sakona” horrek bere oso ezaguna den AlphaGo-k Lee Sedol Go grandmaisuaren eta itzulpen automatikoaren eta irudien aitorpenaren inguruko beste produktu ikusgarri berri batzuen porrota biltzen ditu. Makina ikaskuntza datu-kopuru handiak kontsumitzen ditu, gehiago onartzen du datu-puntu edo parametroak aldatzea eta konplexutasun eta aldakortasun handiagoa onartzen du. Prozesu hauekin sortutako irteera modu errazean aplika daiteke hainbat plataformatan, adibidez, analitiko sistemak, cloud computing, ertzeko sareak eta txertatutako sistemak. Urrats aldaketa bat, non ikuspegiak batez ere plataforma teknologikoak bultzatutako aro batetik, aro kognitibo batera, negozioak gidatutako ikuspegiak ahalbidetzen dituena. Makina ikaskuntza, IoT eta AI nolabait lotuta daude elkarren artean. IoT ederki osatzen du adimen artifizialeko denbora errealeko informatikari dagokionez. Gizakia laster ordezkatuko litzateke gu baino askoz adimentsuagoak izango diren makina ibiltariengatik. Makinak dagoeneko hasi dira negozioetan erabiltzen helburu desberdinetarako eta, hurrengo denboran, eraldaketa mekanizistako olatu batek gure eguneroko bizitza ere transmutatzen ikusiko genuke. Giza dinamo hauek bizitzari begiratzeko moduak aldatuko dituzte, jasotako datuetatik eta gizakiek inoiz egin ezin zituzten metodoen bidez hautematea eraikiz. Horrek esan nahi du makinek gizakiaren indarra gaindituko dutela prozesu guztian, kostuak aurrezteko eta automatizazio maila handiagoak eta ausartagoak lortzen dituzten ia guztietan. Irudia eta ahotsa ezagutzeko sistemek hainbat kanaletako pertsonak ezagutuko dituzte eta inkesta baten arabera, hazkunde azkarrena duten enpresek langileek baino makina adimentsu gehiago izango dituzte.

      ML garatzaileen eredua

      Batez ere hiru mota ezberdin daude makina ikaskuntza gainbegiratuak, gainbegiratu gabeak eta indartzeko ikaskuntzak. Hauek osatu beharreko zereginaren eta prozesuaren sinpletasunaren arabera aukeratzen dira. Gainbegiratutako ikaskuntzan, ikaskuntzaren algoritmoari erantzuna ematen zaio dagoeneko datu puntu bakoitzerako emaitza zuzena den datuak irakurtzen ari direnean, eredua entrenatzerakoan esplizituki etiketatzen da. Erantzuna bilatu beharrean harremana topatzeko asmoa du, esleitu gabeko datu puntuak hasten direnean datu puntuak behar bezala aurreikusi edo sailkatu ditzan. Nikn Gainbegiratutako ikaskuntzan, ikasketen algoritmoari ez zaio erantzuten entrenamenduan zehar eta balioa korrelazioak eta ereduak kokatzean datza. Datu puntuen arteko erlazio esanguratsuak aurkitzea du helburu. Azken mota Errefortzu ikaskuntza da, gainbegiratutako eta gainbegiratu gabeko ikaskuntzaren arteko nahasketa. Ingurunearekiko lotura behar du eta aurreko biek baino arazo konplexuagoak konpontzeko erabiltzen da. Adibide ospetsu gutxi daude backgammona, pokerra eta Go, hau da, inguruneak eskaintzen dituen logika jokoak eta datuak agenteak berak erantzuten eta ikas dezan.

        Gure Proiektua Aipatzekoak

        Lanerako, bizitzarako eta komunikaziorako eraikitzen eta garatzen dugu. Arazoei irtenbide berriak, adimendunak eta txikiak aurkitzeko asmoarekin, proiektuak hartzen ditugu aurrera.

        Harpidetu gure buletina

        Harpidetu gure buletina

        Sartu gure posta zerrendan gure taldearen azken berriak eta eguneratzeak jasotzeko.

        Arrakastaz harpidetu zara!

        Share This
        %d hau bezalako blogari: