Желе жана мобилдик тиркемелерди иштеп чыгуу

машина Learning

машина үйрөнүү аналитикалык моделди курууну механикалаштырган маалыматтарды талдоо практикасы. Ар дайым өз иш -аракеттерин туура жана жаңы түшүнүктөрдү сактоону үйрөнүүнү улантуучу окуу машинасы - бул чындык машина үйрөнүү система. Берилиштер окуу машинасына ар бир иш-аракет менен берилип турат, андан кийин тапшырма дайыма адамдык же кол менен кийлигишүүнү талап кылбастан автоматташтырылат. машина үйрөнүү кайда кароо керектиги так программаланбастан, аларга берилген маалыматтардан кайра -кайра алгоритмдерди колдонуп, компьютерлерге жашыруун түшүнүктөрдү табууга мүмкүндүк берди. машина үйрөнүү IT, саламаттыкты сактоо, логистика, энергетика жана ал тургай билим берүүнү камтыган ар кандай системалардагы жаңы стратегияларды жана өндүрүмдүүлүктөрдү ача алат. Өз алдынча үйрөнүү альгосу бизнес системаларында болуп көрбөгөндөй эффективдүүлүккө жетмек жана жеке деңгээлде акылдуу гаджеттер бизди чындыгында баарына багыттап, жашообузду жеңилдетүүгө жардам бермек. машина үйрөнүү бул жаңы эмес, бирок азыр жаңы күчкө ээ болгон илим.

    Machine Learning иштеп чыгуучулары

    Бул машиналар түзүмдөштүрүлбөгөн жана структуралаштырылган маалыматтар менен иш алып бара алабы же сапаттуу алгоритмдердин болушу мүмкүнбү, айтор, айланабызды айланып өтөт. Андай болсо, натыйжаларды элестетүү мүмкүн эмес. Болгону боло турган өзгөрүүлөрдүн деңгээлин алдын-ала айтсак болот, чыныгы трансформация көңүл бурарлык. Бирок мунун бардыгы сөзсүз түрдө бир топ убакытты талап кылат.

    машина үйрөнүү жаңы эсептөө технологияларынын жардамы менен бүгүнкү күн мурдагыдай эмес. Моделдер жаңы маалыматтарга кабылгандыктан, анын итеративдик жагы машина үйрөнүү абдан маанилүү, анткени алар өз алдынча көнө алышат. Алар мурунку эсептөөлөрдөн үйрөнүү менен кайталануучу, ишенимдүү жыйынтыктарды жана чечимдерди чыгарышат. машина үйрөнүү Компьютерлер иштөө үчүн конкреттүү тапшырмалар үчүн программаланбастан үйрөнүү жөндөмүнө ээ деген ойдон келип чыккан, бул үлгү таануу жана изилдөөчүлөр компьютерлер маалыматтан үйрөнө алаарын көрүүнүн жолдорун ойлоп жатышат. Жасалма интеллект. Элдин кызыгуусу кайра жаралды машина үйрөнүү Байездик анализ сыяктуу жана маалымат тоо-кен казып алуу жеткиликтүү маалыматтарды сактоо, кыйла күчтүү жана арзан эсептөө иштетүү жана жеткиликтүү маалыматтардын сортторун жана көлөмүн өстүрүү сыяктуу бир нече факторлор үчүн. Булардын баары татаал жана чоңураак маалыматтарды талдап, керек болсо кеңири масштабда так жана тезирээк натыйжаларды бере ала турган моделдерди автоматтык түрдө жана тез түзүүгө мүмкүндүк берди. Так моделдерди түзүү менен, ишканалар жана уюмдар пайдалуу жана ийгиликтүү мүмкүнчүлүктөрдү таанууга жана тобокелдиктерди минималдаштырууга жакшы мүмкүнчүлүк алышат. машина үйрөнүү негизги тармактарда маанилүү элементи.

    машина үйрөнүү Когнитивдик системаларды биз менен жекелештирилген жана табигый жол менен тартууга, ой жүгүртүүгө жана үйрөнүүгө көмөктөшөт. Биржа соодалары, Netflix тасмаларынын сунуштары, биздин серептөө адаттарыбызга негизделген интернет жарнактары жөнүндө ойлонуп көрүңүз — мунун баары кантип көрсөткөн мисалдар. машина үйрөнүү дүйнөнү күчтүү жана жаратман жолдор менен изилдөөгө жардам берип жатат. Мурда адамзаттын тарыхындагы бурулуш учур өнөр жай революциясы болгон, ал тармактарга көбүрөөк өндүрүмдүүлүк менен көбүрөөк жумуш орундарын түзүүгө жана ошону менен жалпы жашоо деңгээлин жогорулатууга мүмкүндүк берген. Бүгүн, машина үйрөнүү дүйнө жүзүнө турган дагы бир ушундай революция. Биз автоматташтыруунун алдында турабыз жана Жасалма интеллект негизги оюнчу болуп, эгерде иштер туура жасалса, машина үйрөнүү компанияларга бизнесин өнүктүрүүгө жана түшүнүктөрдү заматта өнүктүрүүгө жардам бермек. Өнөр жай революциясы сыяктуу эле, негизги компоненти машина үйрөнүү бул кызматташуу - бизге туура жыйынтыкты берүүчү ийгиликтүү процесс үчүн чогуу иштеген акылдуу жумушчу күч керек болот. Бул жерде сөз болуп жаткан жумушчу күчтө маалымат инженерлери, IT архитекторлору, бизнес колдонуучулары, маалымат таануучулар, маалымат тоо-кен казып алуу эксперттер, системалык администраторлор, жетекчилер, иштеп чыгуучулар ж.б.

    Биз жакшы билебиз машина үйрөнүү биздин жашообузда колдонулуп жаткан тиркемелер. Алгоритмдери узак убакыт бою машина үйрөнүү болгон, бирок жакында иштелип чыккан нерсе чоң маалыматтарга татаал математикалык эсептөөлөрдү автоматтык түрдө тезирээк жана кайра-кайра колдонуу мүмкүнчүлүгү болду. Биз буга чейин эле тааныш болгон мисалдардын бири - бул өзүн-өзү айдай турган Google унаасы, ал катуу талкууга алынган жана ага негизделген. машина үйрөнүү. Ал адаптивдик круиздик контроль, паркинг жана навигатордун жардамчылары сыяктуу заманбап унаанын бардык өзгөчөлүктөрүнө ээ. сүйлөөнү таануу жана жолдун жардамчысы, аны толугу менен көз карандысыз иштеген унаага жакын кылат. Ошондой эле Netflix жана Amazon сыяктуу онлайн сунуштар, алдамчылыкты аныктоо жана айкалыштыруу машина үйрөнүү Твиттерде кардарлар сиз жөнүндө эмне айтып жатканын билүү үчүн лингвистикалык эрежелерди түзүү менен, жакшыртылган текшерүүлөр үчүн оптикалык микроскопторду автоматташтырган Nanotronics, өндүрүш ылдамдыгын жакшыртуу жана роботтук колдорун үйрөтүү, кардарлардын сегментациясынын тактыгын жогорулатуу, кардардын өмүр бою баасын болжолдоо , колдонуучунун колдонмодогу тажрыйбасын оптималдаштыруу, кардарлардын сатып алуу схемаларын аныктоо, ден-соолукка байланыштуу тобокелдиктерди баалоо, жекелештирилген жардамды жакшыртуу жана ооруларды так диагноздоо - мунун баары күнүмдүк мисалдар. машина үйрөнүү.

    Жакшы машина үйрөнүү системасы негизги жана өркүндөтүлгөн алгоритмдер, масштабдуулук, маалыматтарды даярдоо мүмкүнчүлүктөрү, ансамблдик моделдөө жана автоматташтыруу жана итеративдик процесстер аркылуу түзүлөт. машина үйрөнүү чөйрөсүндөгү жетишкендиктери үчүн акыркы убакта жаңылыктарда көп болууда.терең билим алуу” бул абдан популярдуу AlphaGoнун Go гроссмейстери Ли Седолду жеңүүсүн жана машина котормосунун жана сүрөттү таануунун айланасындагы башка жаңы таасирдүү өнүмдөрдү камтыйт. машина үйрөнүү чоң көлөмдөгү маалыматтарды керектейт, маалымат чекиттерин же параметрлерин өзгөртүүнү кечирет жана чоңураак татаалдыкты жана өзгөрүлүштү колдойт. Бул процесстер менен өндүрүлгөн продукцияны аналитикалык системалар сыяктуу ар кандай платформаларда үзгүлтүксүз колдонууга болот. булут эсептөө, четки тармактар ​​жана камтылган системалар. Инструкциялар негизинен технологиялык платформага негизделген доордон бизнеске негизделген түшүнүктөрдү алууга мүмкүнчүлүк берген когнитивдик доорго кадам шилтөө. машина үйрөнүү, IoT жана AI бири-бири менен байланышкан. IoT сонун толуктайт Жасалма интеллект реалдуу убакытта эсептөө келгенде. Адамзат жакында бизден алда канча акылдуу боло турган басуучу машиналар менен толук алмаштырылат. Машиналар ар кандай максаттар үчүн ишканаларда иштей баштады жана жакынкы убакта биз күнүмдүк жашообузду дагы механикалык трансформациянын толкунун көрмөкпүз. Бул адамдык динамолор алар алган маалыматтардан жана адамдар эч качан кыла албаган методдордон кабыл алуу менен жашоого болгон көз карашыбызды өзгөртөт. Бул машиналар чындыгында процесстин өзгөрүшүнө, чыгымдарды үнөмдөөгө жана автоматташтыруунун чоңураак жана батыраак деңгээлине алып келген адамдык күчтөн ашып түшөт дегенди билдирет. Сүрөт жана үн таануу тутумдары адамдарды ар кандай каналдар аркылуу тааныйт жана сурамжылоого ылайык, эң тез өнүгүп келе жаткан компанияларда кызматкерлерге караганда акылдуу машиналар болот.

      ML Developers модели

      Негизинен үч түрдүү түрү бар машина үйрөнүү көзөмөлсүз, көзөмөлсүз жана бекемдөөчү окутуу болуп саналат. Булар бүтүрүү тапшырмасына жана процесстин жөнөкөйлүгүнө жараша тандалат. Көзөмөлдөнгөн окутууда, окуу алгоритмине буга чейин жооп берилип, ар бир маалымат пункту үчүн туура жыйынтык болгон моделди үйрөтүүдө так белгиленген. Ал дайындалбаган маалымат пункттары башталганда маалымат пункттарын туура болжолдоо же классификациялоо үчүн жоопту табуунун ордуна, байланышты табууну көздөйт. Менn Көзөмөлсүз окуу, окутуу учурунда окуу алгоритмине жооп берилбейт жана баалуулук корреляцияны жана үлгүлөрдү табууда жатат. Бул маалымат пункттарынын ортосундагы маанилүү байланыштарды табууга багытталган. Акыркы түрү - Күчөтүлгөн окутуу, бул көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлдөнбөгөн окутуунун айкалышы. Ал айлана-чөйрө менен байланышты талап кылат жана мурункусуна караганда кыйла татаал маселелерди чечүүдө колдонулат. Бир нече белгилүү мисалдар - нарды, покер жана Go, бул логикалык оюндар жана маалымат агент өзү жооп берип, өзү үйрөнүшү үчүн, айлана-чөйрө тарабынан берилет.

        биздин Долбоору ойлор

        Биз иштөө, жашоо жана байланыш үчүн курабыз жана өнүктүрөбүз. Биз чоң жана кичине көйгөйлөргө акылдуу, жаңы чечимдерди табуу ниети менен долбоорлорду кабыл алабыз.

        Жазылуу Биздин туруу

        Жазылуу Биздин туруу

        Биздин команданын акыркы жаңылыктарын жана жаңыртууларын алуу үчүн биздин почта тизмесине кошулуңуз.

        Сиз ийгиликтүү жазылган!

        Бул
        %d ушул сыяктуу блоггерлер: