Pangembangan Aplikasi Web lan Seluler

machine Learning

learning machine yaiku praktik analisis data sing nggawe mekanisme model bangunan analitis. Mesin sinau kanthi rutin sinau supaya tumindak tetep bener lan wawasan tetep nyata learning machine sistem Data kasebut diwenehake menyang mesin pembelajaran kanthi feed lan tindakan non-action banjur tugas bakal otomatis tanpa mbutuhake gangguan manungsa utawa manual. learning machine wis ngidini komputer nemokake wawasan sing didhelikake, nggunakake algoritma sing bola-bali entuk saka data sing diwenehake, tanpa diprogram kanthi eksplisit ing endi sing kudu ditemokake. learning machine bisa mbukak strategi lan produktivitas anyar ing macem-macem sistem kalebu IT, kesehatan, logistik, energi lan uga pendhidhikan. Tingkat efisiensi sing durung ana sadurunge bakal bisa ditemokake ing sistem bisnis kanthi algo sinau kanthi mandhiri, lan ing level pribadi, gadget sing cerdas kasebut bakal nuntun kita kanggo kabeh perkara lan mbantu nggampangake urip. learning machine minangka ilmu sing sejatine dudu anyar nanging saiki wis entuk momentum anyar.

    Pangembang Learning Machine

    Tantangan sing ana ing pojok yaiku apa mesin kasebut bisa ngatasi data sing ora terstruktur lan terstruktur lan yen kasedhiya algoritma kualitas. Lan yen padha, asil bakal ora bisa dibayangake. Kita mung bisa prédhiksi tingkat pangowahan sing bakal ana, transformasi nyata bakal penting. Nanging kabeh iki mesthi mbutuhake wektu sing cukup suwe.

    learning machine dina iki pancen ora kaya jaman biyen, amarga teknologi komputasi anyar. Minangka model kena data anyar, aspek iteratif saka learning machine cukup penting amarga bisa adaptasi kanthi mandiri. Dheweke ngasilake asil lan keputusan sing bisa diulang, bisa dipercaya kanthi sinau saka pitungan sadurunge sing diwenehake. learning machine lahir saka ide manawa komputer duwe katrampilan sinau tanpa diprogram kanthi nyata kanggo tugas apa wae, mula pangenalan pola lan peneliti nggawe cara kanggo ndeleng manawa komputer bisa sinau saka data liwat Kacerdhasan gawéyan. Wong wis nambah minat learning machine kaya analisis Bayesian lan data mining kanggo sawetara faktor kayata panyimpenan data sing terjangkau, pangolahan komputasi sing luwih kuat lan luwih murah lan macem-macem lan volume data sing kasedhiya. Kabeh mau wis bisa nggawe model kanthi otomatis lan cepet sing bisa nganalisa data sing luwih rumit lan luwih gedhe lan ngasilake asil sing luwih akurat lan luwih cepet ing skala gedhe yen perlu. Kanthi nggawe model sing tepat, bisnis lan organisasi duwe kesempatan sing apik kanggo ngerteni kesempatan sing nguntungake lan sukses lan nyilikake risiko. learning machine unsur penting ing industri inti.

    learning machine nggampangake sistem kognitif kanggo melu, alesan lan sinau karo kita ing cara pribadi lan alam. Pikir babagan perdagangan saham, rekomendasi film Netflix, iklan Internet sing ditampilake adhedhasar kabiasaan browsing kita - iki kabeh conto carane learning machine mbantu kita njelajah donya kanthi cara sing kuat lan kreatif. Sadurungé, titik balik ing sajarah kamanungsan yaiku revolusi industri sing ngidini industri nggawe luwih akeh lapangan kerja kanthi luwih produktif lan kanthi mangkono ningkatake standar urip. dina iki, learning machine minangka revolusi liyane sing bakal diadhepi jagad iki. We are ing verge saka automation lan Kacerdhasan gawéyan dadi pemain kunci lan yen wis rampung kanthi bener, learning machine bakal mbantu perusahaan ngembangake bisnis lan ngembangake wawasan kanthi cepet. Kaya kanggo Revolusi Industri, komponen kunci saka learning machine yaiku kolaborasi- kita butuh tenaga kerja sing luwih cerdas bebarengan kanggo proses sing sukses sing menehi output sing tepat. Tenaga kerja sing diomongake ing kene bakal duwe insinyur data, arsitek IT, pangguna bisnis, ilmuwan data, data mining pakar, administrator sistem, eksekutif, pangembang, lsp.

    Kita uga ngerti babagan learning machine aplikasi sing plying ing gesang kita saiki. Kanggo dangu, algoritma saka learning machine wis ana, nanging sing bubar dikembangake yaiku kemampuan kanggo ngetrapake petungan matematika sing rumit kanthi otomatis menyang data gedhe, luwih cepet lan bola-bali. Salah sawijining conto sing wis kita kenal yaiku mobil Google sing nyopir dhewe, sing akeh banget lan adhedhasar learning machine. Nduwe kabeh fitur mobil modern sing digabungake kaya kontrol pelayaran adaptif, asisten parkir lan navigator, pangenalan swara lan asisten lane sing ndadekake cedhak karo kendaraan operasi rampung sawijining. Uga nawakake rekomendasi online kaya sing saka Netflix lan Amazon, deteksi penipuan lan gabungan learning machine kanthi nggawe aturan linguistik kanggo ngerti apa sing dikandhakake pelanggan babagan sampeyan ing Twitter, Nanotronics, sing ngotomatisasi mikroskop optik kanggo inspeksi sing luwih apik, Rethink Robotics nggunakake aplikasi kasebut kanggo nambah kecepatan produksi lan nglatih tangan robot, nambah akurasi segmentasi pelanggan, prédhiksi nilai umur pelanggan. , ngoptimalake pengalaman ing-app pangguna, ndeteksi pola blanja pelanggan, netepake risiko kesehatan, ningkatake perawatan pribadi, lan diagnosa penyakit kanthi luwih akurat kabeh minangka ilustrasi saben dinane. learning machine.

    Apik learning machine sistem digawe dening algoritma dhasar lan majeng, kaukur, Kapabilitas preparation data, modeling gamelan lan automation lan proses iteratif. learning machine bubar akeh warta amarga kemajuane ing "sinau jero” sing kalebu kekalahan AlphaGo saka Go grandmaster Lee Sedol lan produk nyengsemaken liyane babagan terjemahan mesin lan pangenalan gambar. learning machine nganggo jumlah gedhe saka data, luwih pangaksumo kanggo ngganti TCTerms data utawa paramèter lan ndhukung luwih kerumitan lan variabilitas. Output sing digawe karo proses kasebut bisa ditrapake kanthi lancar ing macem-macem platform, kayata sistem analytics, maya, jaringan pinggiran lan sistem sing dipasang. Owah-owahan langkah saka jaman nalika wawasan utamane adhedhasar platform teknologi menyang jaman kognitif, sing ngidini wawasan sing didorong bisnis. learning machine, IoT lan AI ana hubungane karo siji liyane. IoT nglengkapi kanthi apik Kacerdhasan gawéyan nalika nerangake komputasi wektu nyata. Manungsa bakal enggal diganti kanthi mesin lumampah sing bakal luwih pinter tinimbang kita. Mesin kasebut wis wiwit mlaku ing bisnis kanthi macem-macem tujuan lan ing wektu mbesuk, kita bakal bisa ndeleng gelombang transformasi mekanis sing nularake urip saben dinane. Dinamo manungsa iki bakal ngowahi cara nggoleki urip kanthi nggawe persepsi saka data sing ditampa lan cara sing ora bisa ditindakake manungsa. Iki tegese mesin kasebut sejatine bakal ngungguli kekuwatan manungsa ing meh kabeh sing nyebabake proses pangowahan, ngirit biaya lan level otomatisasi sing luwih gedhe lan luwih kuat. Sistem pangenalan gambar lan swara bakal ngakoni individu ing macem-macem saluran lan miturut survey, perusahaan sing paling cepet bakal duwe mesin sing luwih pinter tinimbang karyawan.

      Model Pangembang ML

      Utamane ana telung macem-macem jinis learning machine yaiku sinau sing diawasi, tanpa pengawasan, lan penguatan. Iki dipilih gumantung saka tugas kanggo ngrampungake lan kesederhanaan proses kasebut. Ing pamulangan Supervisor, algoritma pamulangan wis diwenehi wangsulan nalika maca data sing dadi asil sing bener kanggo saben titik data kanthi label kanthi eksplisit nalika nglatih model kasebut. Tujuane kanggo nemokake sesambungan tinimbang nemokake wangsulan supaya bisa prédhiksi utawa klasifikasi poin data kanthi bener nalika poin data sing durung ditemtokake diwiwiti. Akun Sinau tanpa pengawasan, algoritma pamulangan ora diwenehi wangsulan sajrone latihan lan regane ana ing panggolekan korelasi lan pola. Tujuane kanggo nemokake hubungan sing migunani antarane titik data. Tipe pungkasan yaiku pembelajaran Reinforcement yaiku campuran ing antarane pembelajaran sing diawasi lan tanpa pengawasan. Sampeyan mbutuhake keterkaitan karo lingkungan lan digunakake kanggo ngatasi masalah sing luwih kompleks tinimbang sadurunge. Sawetara conto misuwur yaiku backgammon, poker, lan Go, yaiku game logika lan data sing diwenehake dening lingkungan supaya agen bisa nanggapi lan sinau dhewe.

        Kita project highlights

        Kita mbangun lan berkembang kanggo makarya, urip lan komunikasi. Kita miwiti proyek kanthi tujuan golek solusi sing cerdas, anyar kanggo masalah, cilik lan cilik.

        Langganan Newsletter Kita

        Langganan Newsletter Kita

        Melu mailing list kanggo nampa warta lan update paling anyar saka tim.

        Sampeyan wis Kasil Subscribed!

        Share This
        %d bloggers kaya iki: