Interneto ir mobiliųjų aplikacijų kūrimas

Mašininis mokymasis

Mašininis mokymasis yra duomenų analizės praktika, mechanizuojanti analitinio modelio kūrimą. Mokymosi mašina, kuri nuolat mokosi išlaikyti teisingus veiksmus ir įžvalgas, yra tiesa mašininis mokymasis sistema. Duomenys tiekiami į mokymosi mašiną su kiekvienu veiksmu ir ne veiksmų kanalu, o tada užduotis automatizuojama, nereikalaujant žmogaus ar rankinio įsikišimo. Mašininis mokymasis leido kompiuteriams rasti paslėptų įžvalgų, naudojant algoritmus, kurie pakartotinai renkasi iš jiems pateiktų duomenų, o ne aiškiai užprogramuoti, kur ieškoti. Mašininis mokymasis galėtų atskleisti naujas strategijas ir produktyvumą įvairiose sistemose, įskaitant IT, sveikatos priežiūrą, logistiką, energetiką ir net švietimą. Savarankiškai besimokantys darbuotojai verslo sistemose pasiektų precedento neturintį efektyvumo lygį, o asmeniniu lygiu išmanieji įtaisai iš tikrųjų mus nukreiptų į viską ir padėtų palengvinti mūsų gyvenimą. Mašininis mokymasis yra mokslas, kuris nėra visiškai naujas, tačiau dabar įgauna naują pagreitį.

    Mašinų mokymosi kūrėjai

    Už kampo kyla iššūkis: ar šios mašinos iš tikrųjų gali susidoroti su nestruktūrizuotais ir struktūrizuotais duomenimis bei esant kokybiškiems algoritmams. Ir jei jie tai padarys, rezultatai bus neįsivaizduojami. Mes galime tik nuspėti pokyčių, kurie įvyks, lygį, tikroji transformacija būtų verta dėmesio. Tačiau tam visam įvykiui atlikti reikia tikrai nemažai laiko.

    Mašininis mokymasis dėl naujų skaičiavimo technologijų šiandien visai nėra taip, kaip buvo praeityje. Kadangi modeliai susiduria su naujais duomenimis, iteracinis aspektas mašininis mokymasis yra gana svarbus, nes jie gali savarankiškai prisitaikyti. Jie sukuria pakartojamus, patikimus rezultatus ir sprendimus, mokydamiesi iš jiems pateiktų ankstesnių skaičiavimų. Mašininis mokymasis gimė iš minties, kad kompiuteriai turi galimybę mokytis, iš tikrųjų neužprogramuoti atlikti konkrečios užduoties, tai yra modelio atpažinimas, o tyrėjai kuria būdus, kaip kompiuteriai galėtų mokytis iš duomenų dirbtinis intelektas. Žmonės atgaivino susidomėjimą mašininis mokymasis kaip ir Bajeso analizė ir duomenų gavybos dėl kelių veiksnių, pvz., prieinamos duomenų saugojimo, galingesnio ir pigesnio skaičiavimo apdorojimo ir turimų duomenų įvairovės bei apimties. Visi šie dalykai leido automatiškai ir greitai sukurti modelius, kurie gali analizuoti sudėtingesnius ir didesnius duomenis ir prireikus pateikti tikslesnius bei greitesnius rezultatus dideliu mastu. Kurdamos tikslius modelius, įmonės ir organizacijos turi gerą galimybę atpažinti pelningas ir sėkmingas galimybes ir sumažinti riziką, todėl mašininis mokymasis svarbus elementas pagrindinėse pramonės šakose.

    Mašininis mokymasis padeda pažinimo sistemoms įsitraukti, samprotauti ir mokytis su mumis individualizuotu ir natūraliu būdu. Pagalvokite apie akcijų sandorius, „Netflix“ filmų rekomendacijas, internetinius skelbimus, kurie rodomi atsižvelgiant į mūsų naršymo įpročius – visa tai yra pavyzdžiai, kaip mašininis mokymasis padeda mums tyrinėti pasaulį galingais ir kūrybiškais būdais. Anksčiau lūžis žmonijos istorijoje buvo pramonės revoliucija, kuri leido pramonės šakoms sukurti daugiau darbo vietų produktyvesnėmis ir taip pakeliant bendrą gyvenimo lygį. Šiandien mašininis mokymasis yra dar viena tokia revoliucija, su kuria susidurs pasaulis. Esame ant automatizavimo slenksčio ir dirbtinis intelektas būti pagrindiniu žaidėju ir jei viskas daroma teisingai, mašininis mokymasis padėtų įmonėms plėsti verslą ir akimirksniu plėtoti įžvalgas. Kaip ir pramonės revoliucijos, pagrindinė sudedamoji dalis mašininis mokymasis yra bendradarbiavimas – mums reikės sumanesnės darbo jėgos, kuri dirbtų kartu, kad procesas vyktų sėkmingai ir suteiktų tik reikiamą rezultatą. Darbuotojai, apie kuriuos čia kalbama, turėtų duomenų inžinierių, IT architektų, verslo vartotojų, duomenų mokslininkų, duomenų gavybos ekspertai, sistemų administratoriai, vadovai, kūrėjai ir kt.

    Mes puikiai žinome, mašininis mokymasis programos, kurios šiandien yra mūsų gyvenime. Ilgą laiką algoritmai mašininis mokymasis buvo, tačiau neseniai buvo sukurta galimybė automatiškai taikyti sudėtingus matematinius skaičiavimus dideliems duomenims greičiau ir vėl ir vėl. Vienas iš mums jau pažįstamų pavyzdžių yra savarankiškai vairuojamas „Google“ automobilis, kuris buvo labai išpopuliarintas ir pagrįstas mašininis mokymasis. Jame yra visos modernaus automobilio funkcijos, pavyzdžiui, adaptyvi pastovaus greičio palaikymo sistema, parkavimo ir navigatoriaus asistentai, kalbos atpažinimas ir juostos asistentas, leidžiantis jį priartinti prie visiškai nepriklausomai veikiančios transporto priemonės. Taip pat internetiniai rekomendaciniai pasiūlymai, tokie kaip „Netflix“ ir „Amazon“, sukčiavimo aptikimas ir derinimas mašininis mokymasis su lingvistinių taisyklių kūrimu, kad sužinotumėte, ką klientai sako apie jus sistemoje „Twitter“, „Nanotronics“, kuri automatizuoja optinius mikroskopus, kad pagerintų patikrinimus, „Rethink Robotics“, naudodama ją gamybos greičiui pagerinti ir robotų ginklų treniruotėms, didindama klientų segmentavimo tikslumą, numatanti kliento gyvenimo vertę. , optimizuoti naudotojo patirtį programoje, aptikti klientų apsipirkimo įpročius, įvertinti riziką sveikatai, tobulinti individualizuotą priežiūrą ir tiksliau diagnozuoti ligas – visa tai yra kasdienės iliustracijos. mašininis mokymasis.

    Geras mašininis mokymasis sistema sukurta naudojant bazinius ir pažangius algoritmus, mastelį, duomenų paruošimo galimybes, ansamblio modeliavimą ir automatizavimą bei iteracinius procesus. Mašininis mokymasis pastaruoju metu yra daug naujienų dėl pažangos „gilus mokymasis“, kuri apima labai populiarų AlphaGo pralaimėjimą Go grandmaster Lee Sedol ir kitus naujus įspūdingus produktus, susijusius su mašininiu vertimu ir vaizdų atpažinimu. Mašininis mokymasis sunaudoja didelius duomenų kiekius, atlaidžiau keičia duomenų taškus ar parametrus ir palaiko didesnį sudėtingumą bei kintamumą. Sugeneruota šių procesų produkcija gali būti sklandžiai pritaikyta keliose skirtingose ​​platformose, pvz., analizės sistemose, Debesis kompiuterija, kraštiniai tinklai ir įterptosios sistemos. Žingsnis pokytis nuo eros, kai įžvalgos daugiausia buvo grindžiamos technologijų platforma, į pažinimo erą, kuri leidžia verslui pagrįsti įžvalgas. Mašininis mokymasis, IoT ir AI yra tarsi tarpusavyje susiję. IoT puikiai papildo dirbtinis intelektas kai kalbama apie realaus laiko skaičiavimą. Žmonija netrukus bus visiškai pakeista vaikščiojimo mašinomis, kurios būtų daug protingesnės nei mes. Mašinos jau pradėjo verstis įvairiais tikslais ir artimiausiu metu pamatysime, kad mechaninės transformacijos banga pakeis ir mūsų kasdienį gyvenimą. Šios žmonių dinamos pakeis mūsų požiūrį į gyvenimą, remdamosi suvokimu iš gautų duomenų ir metodais, kurių žmonės niekada negalėjo. Tai reikštų, kad mašinos iš tikrųjų pranoks žmogiškąją jėgą beveik visuose dalykuose, todėl pasikeis procesas, sutaupys išlaidų ir padidės bei drąsesnis automatizavimas. Vaizdo ir balso atpažinimo sistemos atpažintų asmenis įvairiais kanalais, o apklausos duomenimis, sparčiausiai augančios įmonės turės daugiau išmaniųjų mašinų nei darbuotojai.

      ML kūrėjų modelis

      Visų pirma, yra trys skirtingi tipai mašininis mokymasis kurie yra prižiūrimi, neprižiūrimi ir sustiprinami mokymai. Jie parenkami atsižvelgiant į atliekamą užduotį ir proceso paprastumą. Prižiūrimo mokymosi metu mokymosi algoritmas jau gauna atsakymą, kai skaitant duomenis, kurie yra teisingi kiekvieno duomenų taško rezultatai, mokant modelį yra aiškiai pažymėta. Ji ketina rasti ryšį, o ne rasti atsakymą, kad galėtų teisingai numatyti ar klasifikuoti duomenų taškus, kai bus pradėti nepriskirti duomenų taškai. Ašn Neprižiūrimas mokymasis, mokymosi algoritmas mokymosi metu neatsako, o vertė yra koreliacijų ir modelių nustatymas. Juo siekiama rasti prasmingų duomenų taškų santykių. Paskutinis tipas yra mokymasis sustiprinimas, kuris yra derinys tarp prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi. Tam reikia susieti su aplinka ir jis naudojamas išspręsti sudėtingesnes problemas nei dvi pirmosios. Keletas garsių pavyzdžių yra nardai, pokeris ir „Go“, tai yra loginiai žaidimai, kuriuos aplinka teikia, kad agentas galėtų atsakyti ir mokytis pats.

        mūsų Projektas Pabrėžia

        Mes kuriame ir vystome darbui, gyvenimui ir bendravimui. Mes imamės projektų siekdami rasti protingus, naujus didelių ir mažų problemų sprendimus.

        Užsisakykite mūsų informacinį biuletenį

        Užsisakykite mūsų informacinį biuletenį

        Prisijunkite prie mūsų adresų sąrašo, kad gautumėte naujausias mūsų komandos naujienas ir naujienas.

        Jūs sėkmingai Pasirašytas!

        Pasidalinti
        %d Bloggers, kaip tai: