Orgullosos de ser socios certificados por Leadinfo.

Desenvolvemento de aplicacións web e móbiles

Big Data Analytics e Data Science

Intelixencia artificial e aprendizaxe automática

Solucións de AR e VR

VER TODOS OS SERVIZOS 

Aprendizaxe automática

A aprendizaxe automática é unha práctica de análise de datos que mecaniza a construción de modelos analíticos. Un verdadeiro sistema de aprendizaxe automática é unha máquina de aprendizaxe que segue a aprender regularmente a manter as accións correctas e as ideas frescas. Os datos introdúcense na máquina de aprendizaxe con cada acción e non acción e entón a tarefa automatízase sen requirir constantemente interferencias humanas ou manuais. A aprendizaxe automática permitiu aos ordenadores atopar insights ocultos, usando algoritmos que adquiren repetidamente a partir dos datos que se lles proporcionan, sen programar explícitamente onde buscar. A aprendizaxe automática podería desvelar novas estratexias e produtividade en diferentes sistemas, incluíndo TI, saúde, loxística, enerxía e incluso educación. Os sistemas de negocio alcanzarían niveis de eficiencia sen precedentes mediante algo de autoaprendizaxe e, a nivel persoal, os trebellos intelixentes realmente dirixiríannos a todo e axudaríanos a aliviar a vida. A 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.

    A aprendizaxe automática hoxe en día non é en absoluto como no pasado, grazas ás novas tecnoloxías informáticas. Como os modelos están expostos a novos datos, o aspecto iterativo da aprendizaxe automática é bastante importante xa que son capaces de adaptarse de forma independente. Producen resultados e decisións repetibles e fiables aprendendo dos cálculos previos que se lles proporcionaron. A aprendizaxe automática naceu da idea de que os ordenadores teñen a capacidade de aprender sen estar realmente programados para que poida funcionar 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 da intelixencia artificial. A xente reavivou o interese pola aprendizaxe automática como a análise bayesiana e a minería de datos por poucos factores como o almacenamento de datos accesible, o procesamento computacional máis potente e máis barato e o crecemento de variedades e volumes de datos dispoñibles. Todas estas cousas permitiron construír de xeito automático e rápido modelos que poidan analizar datos máis complexos e máis grandes e ofrecer resultados máis precisos e rápidos a gran escala se fose necesario. Ao crear modelos precisos, as empresas e as organizacións teñen unha boa oportunidade de recoñecer oportunidades rendibles e exitosas e minimizar os riscos convertendo así a aprendizaxe automática nun elemento significativo nas industrias principais.

    A aprendizaxe automática facilita que os sistemas cognitivos se involucren, razoen e aprendan connosco dun xeito personalizado e natural. Pense en operacións de accións, recomendacións de películas de Netflix, anuncios en Internet que aparecen en función dos nosos hábitos de navegación; estes son exemplos de como a aprendizaxe automática está axudándonos a explorar o mundo de xeitos poderosos e creativos. Antes, o punto decisivo da historia da humanidade foi a revolución industrial que permitiu ás industrias crear máis emprego ao ser máis produtivas e elevar así o nivel de vida xeral. Hoxe en día, a aprendizaxe automática é outra revolución deste tipo á que se enfrontará o mundo. Estamos a piques de que a automatización e a intelixencia artificial sexan o actor clave e se as cousas se fan ben, a aprendizaxe automática axudaría ás empresas a medrar os seus negocios e a desenvolver información ao instante. Do mesmo xeito que para a Revolución Industrial, o compoñente clave da aprendizaxe automática é a colaboración, precisaríamos unha forza de traballo máis intelixente xuntos traballando para un proceso exitoso que dea o resultado correcto. A forza de traballo que se fala aquí contaría con enxeñeiros de datos, arquitectos de TI, usuarios de empresas, científicos de datos, expertos en minería de datos, administradores de sistemas, executivos, desenvolvedores, etc.

    Sabemos ben das aplicacións de aprendizaxe automática que están a funcionar na nosa vida hoxe en día. Hai moito tempo que existen algoritmos de aprendizaxe automática, pero o que se desenvolveu recentemente foi a capacidade de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos a big data, máis rápido e unha e outra vez. Un dos exemplos que xa coñecemos é o coche de Google con condución automática, que estaba moi difundido e está baseado na aprendizaxe automática. Ten todas as características dun coche moderno combinado como control de cruceiro adaptativo, asistentes de aparcamento e navegador, recoñecemento de voz e asistente de carril que o fai preto dun vehículo de funcionamento completamente independente. Tamén hai ofertas de recomendacións en liña como as de Netflix e Amazon, detección de fraudes e combinación de aprendizaxe automática coa creación de regras lingüísticas para saber o que din os teus clientes en Twitter, Nanotronics, que automatiza microscopios ópticos para inspeccións melloradas, Rethink Robotics que o usa para mellorar a súa produción acelerar e adestrar os seus brazos robóticos, aumentar a precisión da segmentación do cliente, predicir o valor da vida dun cliente, optimizar a experiencia na aplicación dun usuario, detectar os patróns de compras dos clientes, avaliar os riscos para a saúde, mellorar a atención personalizada e diagnosticar as enfermidades con maior precisión. aprendizaxe.

    Un bo sistema de aprendizaxe automática créase mediante algoritmos básicos e avanzados, escalabilidade, capacidades de preparación de datos, modelado e automatización de conxuntos e procesos iterativos. A aprendizaxe automática recientemente é noticia debido aos seus avances na "aprendizaxe profunda", que inclúe a súa moi popular derrota de AlphaGo ao gran mestre de Go Lee Sedol e outros novos produtos impresionantes en torno á tradución automática e recoñecemento de imaxes. A aprendizaxe automática consume grandes cantidades de datos, é máis perdoadora de cambios de puntos ou parámetros de datos e admite maior complexidade e variabilidade. A saída xerada con estes procesos pódese aplicar sen problemas en varias plataformas diferentes, como sistemas de análise, computación na nube, redes periféricas e sistemas embebidos. Un cambio de paso desde unha era na que as ideas foron principalmente baseadas en plataformas tecnolóxicas ata unha era cognitiva, que permite as ideas orientadas ás empresas. A aprendizaxe automática, o IoT e a IA están ligados entre si. O IoT complementa moi ben a 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 vindeiro tempo, 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 automática que están supervisados, non supervisados ​​e de reforzo. Escóllense en función 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.

        WhatsApp nos

        Saír da versión móbil