Pêşveçûna Serlêdana Web û Mobîl

Fêrbûna Machine

Fêrbûna makirîn pratîkek analîzkirina daneyê ye ku avakirina modela analîtîkî mekanîzmayî dike. Makîneyek fêrbûnê ya ku bi rêkûpêk fêr dibe ku kiryarên xwe rast bike û nerînên xwe teze bike rast e fêrbûna makîneyê sîstem. Daneyên bi her kirdar û ne-tevgerê di makîneya fêrbûnê de têne xwarin û dûv re peywir bêyî ku bi domdarî hewcedariya destwerdana mirovî an destî bixwaze otomatîk dibe. Fêrbûna makirîn destûr daye ku komputer dîtinên veşartî bibîne, bi karanîna algorîtmayên ku dubare ji daneyên ku ji wan re têne peyda kirin bikar tîne, bêyî ku bi eşkere were bernameya ku li ku lê bigere. Fêrbûna makirîn dikare di pergalên cihêreng de, di nav de IT, lênihêrîna tenduristî, lojîstîk, enerjî û tewra perwerdehiyê, stratejî û hilberînên nû vebike. Di pergalên karsaziyê de ji hêla algo-ya xwe-fêrbûnê ve dê astên bêhempa yên karîgeriyê bigihîjin, û di asta kesane de, amûrên hişmend dê bi rastî me ji bo her tiştî rêve bikin û bibin alîkar ku jiyana me hêsantir bike. Fêrbûna makirîn ew zanyariyek e ku ne nû ye lê niha nû geş dibe.

    Pêşdebirên Fêrbûna Makîneyê

    Zehmetiyek ku li quncikê dizivire ev e ku gelo ev makîneyên hanê dikarin bi rastî bi daneyên neverastkirî û pêkhatî re û bi hebûna algorîtmayên kalîteyê re mijûl bibin. Heke wiya bikin, encam dê ne xeyal be. Em tenê dikarin asta guherînên ku dê pêk werin pêşbînî bikin, veguherîna rastîn dê baldar be. Lê ev hemî bê guman demek berbiçav hewce dike ku pêk were.

    Fêrbûna makirîn îro bi saya teknolojiyên nû yên jimartinê bi tevahî ne mîna ya berê ye. Ji ber ku model bi daneyên nû re têne xuyang kirin, aliye dubareker ê fêrbûna makîneyê pir girîng e ji ber ku ew dikarin serbixwe adapte bibin. Ew bi fêrbûna ji hesabên berê yên ku ji wan re hatine dayîn, encam û biryarên dubarebar, pêbawer derdixin. Fêrbûna makirîn ji ramana ku kompîtur xwedî şiyana fêrbûnê ne ku bi rastî ji bo xebatek taybetî hatine bernamenûs kirin çêbû, ew naskirina nimûneyê ye û lêkolîner awayan çêdikin da ku bibînin ka gelo komputer dikare ji daneyan fêr bibe çêkirî. Gel eleqeya ji nû ve zindî kir fêrbûna makîneyê tenê wek analîza Bayesian û Daneyên madenê ji ber çend faktorên mîna hilanîna daneya erzan, pêvajoyek hesabkerî ya bihêztir û erzantir û mezinbûna cûrbecûr û cildên daneyên berdest. Van tiştan hemî îmkan kiriye ku meriv bixweber û zû modelên ku bikarin daneyên tevlihev û mezintir analîz bikin û heke hewce bike encamên rasttir û bileztir li ser astek mezin peyda bikin. Bi afirandina modelên rastîn, karsaz û rêxistin xwedî şansek baş in ku fersendên bikêr û serfiraz nas bikin û xetereyan kêm bikin û bi vî rengî çêbikin. fêrbûna makîneyê di pîşesaziyên bingehîn de hêmanek girîng e.

    Fêrbûna makirîn pergalên cognitive hêsan dike ku bi me re bi awayek kesane û xwezayî tevbigerin, bifikirin û fêr bibin. Bazirganiya stock, pêşniyarên fîlimê Netflix, reklamên Înternetê yên ku li ser bingeha adetên geroka me têne xuyang kirin bifikirin - ev hemî mînakên çawa ne fêrbûna makîneyê ji me re dibe alîkar ku cîhanê bi awayên hêzdar û afirîner bigerin. Berê, xala zivirîna di dîroka mirovahiyê de şoreşa pîşesazî bû ku karîbû pîşesazî bi hilberînerî zêdetir karan biafirînin û bi vî rengî standarda jiyanê ya giştî bilind bikin. Îro, fêrbûna makîneyê şoreşeke din a bi vî rengî ye ku cîhan pê re rû bi rû ye. Em li ser otomatê de ne û çêkirî bûyîna lîstikvanê sereke û ger tişt rast werin kirin, fêrbûna makîneyê dê alîkariya pargîdaniyan bike ku karsaziyên xwe mezin bikin û tavilê têgihiştinê pêşve bibin. Mîna Şoreşa Pîşesazî, pêkhateya sereke ya fêrbûna makîneyê hevkarî ye- em ê hewceyê hêzek xebatkarek jîrtir bi hev re bixebitin ku ji bo pêvajoyek serketî tenê encamek rast bide. Hêza kar a ku li vir tê axaftin dê endezyarên daneyê, mîmarên IT, bikarhênerên karsaziyê, zanyarên daneyê, Daneyên madenê pispor, rêveberên pergalê, rêveber, pêşdebir û hwd.

    Em baş dizanin fêrbûna makîneyê sepanên ku îro di jiyana me de derbas dibin. Ji bo demeke dirêj, algorîtmayên ji fêrbûna makîneyê li der û dorê bûn lê ya ku vê dawiyê pêşketibû ew bû ku meriv bixweber hesabên matematîkî yên tevlihev li ser daneyên mezin, zû û ji nû ve bi kar bîne. Yek ji mînakên ku em berê pê re nas dikin, gerîdeya Google-a xwe-ajotinê ye, ku bi giranî hate guheztin û li ser bingeha wê ye. fêrbûna makîneyê. Hemî taybetmendiyên gerîdeyek nûjen ên mîna kontrolkirina gerîdeyê ya adaptî, parkkirin û arîkarên navîgatorê hene, axaftina nasnameyê û arîkarê rêyê ku wê nêzî wesayîtek xebitandinê ya bi tevahî serbixwe dike. Di heman demê de pêşniyarên serhêl ên mîna yên Netflix û Amazon, tespîtkirina xapandinê û hevgirtinê pêşkêş dikin fêrbûna makîneyê digel afirandina qaîdeyên zimanî da ku zanibin xerîdar li ser Twitter-ê çi dibêjin, Nanotronics, ku mîkroskopên optîkî ji bo vekolînên çêtir otomatîk dike, Rethink Robotics wê bikar tîne da ku leza hilberîna xwe baştir bike û çekên xwe yên robotîkî perwerde bike, rastbûna dabeşkirina xerîdar zêde bike, nirxa jiyana xerîdar pêşbîn bike. , xweşbînkirina ezmûna nav-appê ya bikarhênerek, tespîtkirina şêwazên kirîna xerîdar, nirxandina xetereyên tenduristiyê, baştirkirina lênihêrîna kesane, û teşhîskirina nexweşiyan rasttir hemî nîgarên rojane ne. fêrbûna makîneyê.

    Baş fêrbûna makîneyê pergal ji hêla algorîtmayên bingehîn û pêşkeftî, pîvanbûn, kapasîteyên amadekirina daneyê, modelkirina ensemble û otomasyon û pêvajoyên dubare ve hatî afirandin. Fêrbûna makirîn di van demên dawî de ji ber pêşkeftinên wê di nûçeyê de pir zêde ye"hînbûna kûr” ku têkçûna wê ya pir populer AlphaGo ya Go-master Lee Sedol û hilberên din ên balkêş ên li dora wergera makîneyê û naskirina wêneyê vedihewîne. Fêrbûna makirîn mîqdarên mezin daneyan dixwe, di guheztina xalên daneyan an parametreyan de efû dike û tevlihevî û guhezbariya mezintir piştgirî dike. Hilberîna ku bi van pêvajoyan re hatî çêkirin dikare li gelek platformên cihêreng, mîna pergalên analîtîk, bêkêmasî were sepandin, computing ewr, torên qiraxa û pergalên pêvekirî. Guhertinek gavê ji serdemek ku têgihîştin bi gelemperî platform-teknolojiyê berbi serdemek cognitive ve hatî rêve kirin, ku têgihîştina karsaziyê-rêveberî dike. Fêrbûna makirîn, IoT û AI bi rengek bi hevûdu ve girêdayî ne. IoT bi xweşikî temam dike çêkirî dema ku ew tê berhevkirina rast-dem. Dê mirovahî di demek nêzîk de bi makîneyên rêvekirinê yên ku dê ji me pir biaqiltir bin bi tevahî biguheze. Makîneyan berê xwe dane karsaziyan ji bo mebestên cihêreng û di dema pêş de, em ê bibînin ku pêlek veguheztina mekanîkî jiyana meya rojane jî vediguherîne. Van dînamoyên mirovî dê rêgezên meya nihêrîna li jiyanê biguhezînin bi têgihiştina ku ji daneya ku distînin û bi şêwazên ku mirov çu carî nikanin biguhezînin. Ev tê vê wateyê ku makîne dê di hema hema her tiştî de ji hêza mirov derkevin û di encamê de guheztina pêvajoyê, teserûfa lêçûnê û astên xweseriya mezintir û wêrektir derkevin holê. Pergalên naskirina wêne û deng dê di kanalên cihêreng de kesan nas bikin û li gorî lêkolînek, pargîdaniyên ku zûtirîn mezin dibin dê ji xebatkaran bêtir makîneyên jêhatî hebin.

      Modela Pêşdebirên ML

      Di serî de sê cureyên cuda hene fêrbûna makîneyê ku bi çavdêrî, bêserî, û hînbûna xurtkirinê ne. Vana li gorî peywira ku pêvajoyê temam bikin û hêsan têne hilbijartin. Di fêrbûna çavdêrîkirî de, algorîtmaya fêrbûnê jixwe dema ku daneyê dixwîne ku ji bo her xala daneyê encama rast e dema ku modelê perwerde dike bi eşkere tê nîşankirin. Ew niyet dike ku ji dîtina bersivê pêwendiyê bibîne da ku ew dema ku xalên daneya nehifandî têne destpêkirin xalên daneyê rast pêşbînî bike an dabeş bike. ezn Fêrbûna bê çavdêrî, di dema perwerdehiyê de ji algorîtmaya fêrbûnê re bersiv nayê dayîn û nirx di peydakirina têkilî û şêwazan de ye. Ew armanc dike ku di navbera xalên daneyê de têkiliyên watedar bibîne. Cureya paşîn fêrbûna Bihêzkirinê ye ku di nav fêrbûna çavdêr û bêpergal de têkel e. Ew pêwendiya bi jîngehê re hewce dike û ji bo çareserkirina pirsgirêkên aloztir ji her du berê tê bikar anîn. Çend nimûneyên navdar paşnav, poker û Go ne, ew lîstik û lojên mantiqî ne ku ji hêla hawîrdorê ve têne peyda kirin da ku nûner bixwe bersivê bide û fêr bibe.

        Yên me Rêvename Highlights

        Em ji bo xebat, jiyan û ragihandinê ava dikin û pêşve dibin. Em projeyan bi mebesta dîtina çareseriyên biaqil, nû ji pirsgirêkan re, mezin û piçûk digirin dest.

        Subscribe To Newsletter me

        Subscribe To Newsletter me

        Bi navnîşa nameya me re bibin endam ku ji tîmê me nûçe û nûçeyên herî dawî bistînin.

        Tu bi serkeftin Subscribed!

        Share This
        %d blogvan like this: