Desenvolvemento de aplicacións web e móbiles

Aprendizaxe automática

Aprendizaxe automática é unha práctica de análise de datos que mecaniza a construción de modelos analíticos. Unha máquina de aprendizaxe que segue a aprender regularmente a manter as accións correctas e as ideas frescas é certo aprendizaxe de máquina sistema. Os datos introdúcense na máquina de aprendizaxe con cada fonte de acción e non acción e entón a tarefa automatízase sen requirir constantemente interferencias humanas ou manuais. Aprendizaxe automática permitiu aos ordenadores atopar insights ocultos, utilizando algoritmos que adquiren repetidamente a partir dos datos que se lles proporcionan, sen programar explícitamente onde buscar. Aprendizaxe automática podería desvelar novas estratexias e produtividade en diferentes sistemas, incluíndo TI, saúde, loxística, enerxía e incluso educación. Os algo de autoaprendizaxe alcanzarían niveis de eficiencia sen precedentes nos sistemas comerciais e, a nivel persoal, os trebellos intelixentes dirixiríanos a todo e axudaríanos a aliviar a vida. Aprendizaxe automática é unha ciencia que non é nada nova, pero que cobra un novo impulso agora.

    Desenvolvedores de aprendizaxe automática

    Un desafío que xira á volta da esquina é se estas máquinas poden realmente tratar os datos desestruturados e estruturados e sobre a dispoñibilidade de algoritmos de calidade. E se o fan, os resultados serán inimaxinables. Só podemos predicir o nivel de cambios que terían lugar, a verdadeira transformación sería digna de mención. Pero todo isto esixe definitivamente un tempo considerable.

    Aprendizaxe automática hoxe non é en absoluto como no pasado, grazas ás novas tecnoloxías informáticas. Como os modelos están expostos a novos datos, o aspecto iterativo de aprendizaxe de máquina é bastante importante xa que son capaces de adaptarse de forma independente. Producen resultados e decisións repetibles e fiables aprendendo a partir de cálculos previos que se lles proporcionaron. Aprendizaxe automática naceu da idea de que os ordenadores teñen a capacidade de aprender sen estar realmente programados para que funcione ningunha tarefa específica, iso é o recoñecemento de patróns e os investigadores están a deseñar xeitos de ver se os ordenadores poden aprender dos datos a través de intelixencia artificial. A xente reavivou o interese por aprendizaxe de máquina igual que a análise bayesiana e minería de datos por poucos factores como o almacenamento de datos asequible, o procesamento computacional máis potente e máis barato e as variedades e volumes de datos dispoñibles en crecemento. Todas estas cousas fixeron posible construír de forma automática e rápida modelos que poidan analizar datos máis complexos e maiores e ofrecer resultados máis precisos e rápidos a gran escala se é necesario. Mediante a creación de modelos precisos, as empresas e organizacións teñen unha boa oportunidade de recoñecer oportunidades rendibles e exitosas e minimizar os riscos. aprendizaxe de máquina un elemento importante nas industrias principais.

    Aprendizaxe automática facilita que os sistemas cognitivos se impliquen, razoen e aprendan connosco dun xeito personalizado e natural. Pense nos intercambios de accións, as recomendacións de películas de Netflix, os anuncios en Internet que aparecen en función dos nosos hábitos de navegación: todos estes son exemplos de como aprendizaxe de máquina axúdanos a explorar o mundo de formas poderosas e creativas. Antes, o punto de inflexión na historia da humanidade foi a revolución industrial que permitiu ás industrias crear máis emprego sendo máis produtivas e elevando así o nivel de vida global. Hoxe, aprendizaxe de máquina é outra revolución deste tipo á que se vai enfrontar o mundo. Estamos ao bordo da automatización e intelixencia artificial ser o xogador clave e se as cousas se fan ben, aprendizaxe de máquina axudaría ás empresas a facer crecer os seus negocios e desenvolver coñecementos ao instante. Como para a Revolución Industrial, o compoñente clave de aprendizaxe de máquina é a colaboración: necesitaríamos unha forza de traballo máis intelixente que traballe xuntos para un proceso exitoso que dea o resultado axeitado. A forza de traballo da que se fala aquí contaría con enxeñeiros de datos, arquitectos informáticos, usuarios de empresas, científicos de datos, minería de datos expertos, administradores de sistemas, executivos, programadores, etc.

    Somos ben conscientes do aprendizaxe de máquina aplicacións que están presentes nas nosas vidas hoxe. Durante moito tempo, os algoritmos de aprendizaxe de máquina existiron, pero o que se desenvolveu recentemente foi a capacidade de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos aos grandes datos, máis rápido e unha e outra vez. Un dos exemplos que xa coñecemos é o coche autónomo de Google, que se publicou moito e está baseado en aprendizaxe de máquina. Ten todas as características dun coche moderno combinadas como control de crucero adaptativo, aparcamento e asistentes de navegación, recoñecemento de voz e asistente de carril que o fai preto dun vehículo operativo completamente independente. Tamén ofertas de recomendación en liña como as de Netflix e Amazon, detección de fraudes e combinación aprendizaxe de máquina coa creación de regras lingüísticas para saber o que os clientes din sobre ti en Twitter, Nanotronics, que automatiza os microscopios ópticos para mellorar as inspeccións, Rethink Robotics usándoo para mellorar as súas velocidades de produción e adestrar os seus brazos robóticos, aumentando a precisión da segmentación do cliente, predecindo o valor de vida dun cliente. , optimizar a experiencia dun usuario na aplicación, detectar patróns de compra dos clientes, avaliar os riscos para a saúde, mellorar a atención personalizada e diagnosticar enfermidades con máis precisión son exemplos cotiáns de aprendizaxe de máquina.

    Unha boa aprendizaxe de máquina O sistema é creado mediante algoritmos básicos e avanzados, escalabilidade, capacidades de preparación de datos, modelado de conxuntos e automatización e procesos iterativos. Aprendizaxe automática recentemente é moi noticia polos seus avances en “aprendizaxe profunda” que inclúe a súa tan popular derrota de AlphaGo contra o gran mestre de Go Lee Sedol e outros novos produtos impresionantes arredor da tradución automática e do recoñecemento de imaxes. Aprendizaxe automática consume grandes cantidades de datos, tolera máis cambiar os puntos de datos ou os parámetros e admite unha maior complexidade e variabilidade. A saída xerada con estes procesos pódese aplicar sen problemas en múltiples plataformas diferentes, como sistemas de análise, computación en nube, redes de borde e sistemas embebidos. Un cambio paso a paso dunha era na que as informacións estaban dirixidas principalmente a plataformas tecnolóxicas a unha era cognitiva, que permite obter informacións dirixidas aos negocios. Aprendizaxe automática, IoT e IA están un pouco ligados entre si. IoT complementa moi ben intelixencia artificial cando se trata de computación en tempo real. A humanidade pronto sería completamente substituída por máquinas para camiñar que serían moito máis intelixentes do que nós. As máquinas xa comezaron a operar nos negocios con diversos propósitos e, no futuro, veríamos que unha onda de transformación mecanicista transmutaba tamén a nosa vida diaria. Estes dinamos humanos cambiarán as nosas formas de mirar cara á vida construíndo a percepción a partir dos datos que reciben e en métodos que os humanos nunca poderían. Isto significaría que as máquinas superarán realmente a forza humana en case todo o que resulta en cambios de proceso, aforro de custos e niveis de automatización máis grandes e atrevidos. Os sistemas de recoñecemento de imaxe e voz recoñecerían aos individuos en varias canles e, segundo unha enquisa, as empresas de maior crecemento terán máquinas máis intelixentes que os empregados.

      Modelo de desenvolvedores de ML

      Principalmente hai tres tipos diferentes de aprendizaxe de máquina que son aprendizaxe supervisada, non supervisada e de reforzo. Escóllense dependendo da tarefa a completar e da sinxeleza do proceso. Na aprendizaxe supervisada, ao algoritmo de aprendizaxe xa se lle dá resposta ao ler os datos que son o resultado correcto para cada punto de datos etiquetado explícitamente ao adestrar o modelo. Pretende atopar a relación en lugar de atopar a resposta para que poida predicir ou clasificar correctamente os puntos de datos cando se inician os puntos de datos sen asignar. Eun Aprendizaxe sen supervisión, ao algoritmo de aprendizaxe non se lle dá resposta durante o adestramento e o valor reside na localización de correlacións e patróns. Pretende atopar relacións significativas entre os puntos de datos. O último tipo é a aprendizaxe de reforzo, que é unha mestura entre a aprendizaxe supervisada e a non supervisada. Require conexión co medio ambiente e úsase para resolver problemas máis complexos que os dous primeiros. Poucos exemplos famosos son o backgammon, o póker e Go, que son os xogos de lóxica e os datos fornecidos polo entorno permiten ao axente responder e aprender por si só.

        nosa Proxecto luces

        Construímos e desenvolvemos para traballar, vivir e comunicarnos. Asumimos proxectos coa intención de atopar solucións intelixentes e novas aos problemas, grandes e pequenos.

        Asine a nosa newsletter

        Asine a nosa newsletter

        Únete á nosa lista de correo para recibir as últimas novidades e actualizacións do noso equipo.

        Se inscribiu con éxito!

        Comparte esta
        %d bloggers como este: