Leadinfo -ийн баталгаажсан түнш болсондоо бахархаж байна!

Вэб болон гар утасны програм хөгжүүлэх

Big Data Analytics ба Data Science

Хиймэл оюун ухаан, машин сурах

AR ба VR шийдэл

БҮХ ҮЙЛЧИЛГЭЭГ ҮЗЭХ 

Машины сургалт

Машин суралцах нь аналитик загвар бүтээх ажлыг механикжуулдаг өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх дадал юм. Үйлдлээ зөв, ойлголттой байлгахын тулд байнга сурч байдаг сургалтын машин бол жинхэнэ машин сургалтын систем юм. Өгөгдөл нь бүх үйлдэл, үйлдэлгүй тэжээл бүрт сургалтын машинд ордог бөгөөд дараа нь даалгавар нь хүний ​​болон гарын авлагын байнгын оролцоогүйгээр автоматждаг. Машинаар сурах нь компьютеруудад далд ойлголтыг олох боломжийг олгож, өгөгдсөн өгөгдлөөсөө давтан олж авдаг алгоритмуудыг ашиглан хаанаас хайхаа тодорхой програмчлалгүйгээр олж авсан болно. Машинаар сурах нь МТ, эрүүл мэнд, ложистик, эрчим хүч, тэр ч байтугай боловсрол зэрэг янз бүрийн системд шинэ стратеги, бүтээмжийг танилцуулж чадна. Бизнесийн системд урьд өмнө үзэгдээгүй үр ашгийн түвшинд бие даан сурч боловсрох algo хүрч, хувийн түвшинд ухаалаг төхөөрөмжүүд биднийг бүх зүйлд чиглүүлж, бидний амьдралыг хөнгөвчлөх болно. Машин суралцах нь цоо шинэ зүйл биш харин одоо эрч хүчээ авч байгаа шинжлэх ухаан юм.

    Машины сургалтын хөгжүүлэгчид

    Булангийн эргэн тойронд тулгардаг бэрхшээл бол эдгээр машинууд нь бүтэцлэгдсэн, бүтэцлэгдсэн өгөгдөлтэй харьцаж чадах эсэх, чанарын алгоритм байгаа эсэхээс хамаарна. Хэрэв тэд үүнийг хийвэл үр дүнг төсөөлөх аргагүй болно. Бид өөрчлөлтийн түвшинг урьдчилан хэлж чадна, бодит өөрчлөлт нь анхаарал татах болно. Гэхдээ энэ бүхэн нь ихээхэн цаг хугацаа шаардагдах нь дамжиггүй.

    Тооцооллын шинэ технологийн ачаар өнөөдөр машин сурах нь өмнөхтэй огт адилгүй байна. Загварууд шинэ өгөгдөлд өртөхийн хэрээр бие даан дасан зохицох чадвартай тул машин сурах давтагдах тал нь маш чухал юм. Тэд урьд өмнө нь хийсэн тооцооллоос суралцаж давтаж, найдвартай үр дүн, шийдвэр гаргадаг. Машин сурах нь компьютерууд ямар нэгэн тодорхой даалгаврыг хэрэгжүүлэхийн тулд програмчлагдаагүйгээр сурах чадвартай байдаг гэсэн ойлголтоос үүдэлтэй бөгөөд энэ нь загварыг таних явдал бөгөөд судлаачид хиймэл оюун ухаанаар компьютерүүд өгөгдлөөс суралцаж болох эсэхийг судалж байна. Хүмүүс Байесийн анализ, өгөгдөл олборлолт гэх мэт хямд үнэтэй өгөгдөл хадгалах, илүү хүчирхэг, хямд тооцоолох, цөөн тооны хүчин чадал бүхий тооцоолох боловсруулалт хийх, бэлэн байгаа мэдээллийн сорт, хэмжээг нэмэгдүүлэх зэрэг цөөн хэдэн хүчин зүйлээс шалтгаалан машин сурах сонирхлыг сэргээсэн. Энэ бүхэн нь илүү төвөгтэй, илүү том өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, шаардлагатай бол илүү нарийвчлалтай, хурдан үр дүнг өргөн цар хүрээтэйгээр гаргах загваруудыг автоматаар, хурдан бүтээх боломжийг олгосон. Нарийвчилсан загварыг бий болгосноор аж ахуйн нэгж, байгууллагууд ашигтай, амжилттай боломжуудыг таньж, эрсдлийг багасгах бүрэн боломжтой тул машин сурах нь үндсэн үйлдвэрлэлийн чухал элемент болно.

    Машинаар сурах нь танин мэдэхүйн тогтолцоог хөнгөвчлөх, бидэнтэй хувийн, байгалийн жамаар сурах, сэтгэх, сурахад тусалдаг. Хувьцааны арилжаа, Netflix киноны зөвлөмж, интернет үзэх зарыг бидний үзэх зуршилд тулгуурлан гарч ирдэг талаар бодоод үз дээ. Энэ бол машин сурах нь ертөнцийг хүчирхэг, бүтээлч байдлаар таньж мэдэхэд бидэнд хэрхэн тусалж байгаагийн жишээ юм. Өмнө нь хүн төрөлхтний түүхэн дэх эргэлтийн цэг бол аж үйлдвэрийн хувьсгал бөгөөд илүү үр бүтээлтэй ажиллаж, улмаар амьжиргааны ерөнхий түвшинг дээшлүүлэх замаар илүү олон ажлын байр бий болгох боломжийг олгосон юм. Өнөөдөр машин сурах нь дэлхийн нүүр тулж буй бас нэгэн ийм хувьсгал юм. Бид автоматжуулалт, хиймэл оюун ухааны гол тоглогч болоход ойрхон байгаа бөгөөд хэрэв бүх зүйл зөв хийгдсэн бол машинаар суралцах нь компаниудад бизнесээ хөгжүүлэх, ойлголтыг шууд хөгжүүлэхэд туслах болно. Аж үйлдвэрийн хувьсгалын нэгэн адил машин сурах гол бүрэлдэхүүн хэсэг бол хамтын ажиллагаа бөгөөд бидэнд зөв гарцыг өгч амжилтанд хүрэхийн тулд илүү ухаалаг ажиллах хүч шаардлагатай болно. Энд яригдаж буй ажиллах хүчний хувьд мэдээллийн инженерүүд, мэдээллийн технологийн архитекторууд, бизнесийн хэрэглэгчид, өгөгдөл судлаачид, өгөгдлийн олборлолтын мэргэжилтнүүд, системийн администраторууд, менежерүүд, хөгжүүлэгчид гэх мэт.

    Өнөөдрийн бидний амьдралд нэвтрэх болсон машин сурах програмуудыг бид сайн мэддэг. Машин сурах алгоритмууд удаан хугацааны туршид хэрэгжиж ирсэн боловч саяхан боловсруулсан нь математикийн нарийн төвөгтэй тооцооллыг том өгөгдөлд хурдан, дахин дахин автоматаар ашиглах чадвар юм. Бидний сайн мэддэг нэг жишээ бол өөрөө сурдаг, машин сурахад суурилсан өөрөө жолооддог Google машин юм. Энэ нь орчин үеийн автомашины дасан зохицох далавчит удирдлага, зогсоол, навигацийн туслахууд, яриаг таних, эгнээний туслах гэх мэт бүх шинж чанаруудтай тул бүрэн бие даасан ажиллагаатай тээврийн хэрэгсэлд ойр байдаг. Нетфликс, Амазон зэрэг онлайн зөвлөмжүүд, залилан мэхлэх үйл ажиллагааг илрүүлэх, машин сурах үйл ажиллагааг хэлний дүрэм бий болгохтой хослуулах, хэрэглэгчид твиттер, нанотроник дээр таны талаар юу ярьж байгааг мэдэх, энэ нь сайжруулсан хяналт шалгалтын оптик микроскопыг автоматжуулж, рототехник технологийг ашиглан үйлдвэрлэлээ сайжруулах робот зэвсгээ хурдасгаж, сургах, үйлчлүүлэгчдийн сегментчлэлийн нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх, үйлчлүүлэгчийн насан туршийн үнэ цэнийг урьдчилан таамаглах, хэрэглэгчийн апп доторх туршлагыг оновчтой болгох, худалдан авагчдын худалдан авалтын хэв маягийг тодорхойлох, эрүүл мэндийн эрсдлийг үнэлэх, хувийн тусламж үйлчилгээг сайжруулах, өвчнийг илүү нарийвчлалтай оношлох зэрэг нь машины өдөр тутмын зураглал юм. сурах.

    Машин сурах сайн системийг үндсэн ба дэвшилтэт алгоритм, өргөтгөх чадвар, өгөгдөл бэлтгэх чадвар, чуулга загварчлал ба автоматжуулалт, давталтын процессоор бий болгодог. Машин сурах нь "гүнзгий сурах" дэвшилтэт хөгжлөөрөө алдартай бөгөөд AlphaGo-гийн Го их мастер Ли Седолыг ялан дийлж, машин орчуулах, дүрс таних зэрэг бусад шинэ бүтээгдэхүүнүүд багтсан тул сүүлийн үед маш их мэдээлэл авч байна. Машинаар сурах нь их хэмжээний өгөгдөл хэрэглэдэг, өөрчлөгдсөн өгөгдлийн цэгүүд эсвэл параметрүүдийг илүү өршөөж, илүү төвөгтэй, хувьсамтгай байдлыг дэмждэг. Эдгээр процессуудтай хамт бий болгосон бүтээгдэхүүнийг аналитик систем, үүлэн тооцоолох, захын сүлжээ, суулгагдсан систем гэх мэт олон янзын платформ дээр саадгүй ашиглаж болно. Ухаарал нь ихэвчлэн технологийн платформ дээр суурилсан эрин үеэс танин мэдэхүйн эрин үе рүү шилжиж, бизнесийн ойлголтыг бий болгосон. Машины сургалт, IoT ба AI нь хоорондоо холбоотой байдаг. IoT нь бодит цагийн тооцооллын тухайд хиймэл оюун ухааныг маш сайн нөхдөг. Удахгүй хүн төрөлхтөн биднээс хамаагүй илүү ухаалаг болох явган машинаар бүрэн солигдох болно. Машинууд янз бүрийн зорилгоор бизнес эрхэлж эхэлсэн бөгөөд ойрын үед механик өөрчлөлтийн давалгаа бидний өдөр тутмын амьдралыг өөрчлөх болно. Эдгээр хүний ​​динамо нь хүлээн авсан өгөгдөл, хүмүүсийн хэзээ ч хийж чадахгүй байсан арга барилаар ойлголтыг бий болгох замаар бидний амьдралыг үзэх арга замыг өөрчлөх болно. Энэ нь машинууд хүний ​​хүчийг бараг бүх зүйл дээр даван туулж, үйл явц өөрчлөгдөж, зардал хэмнэж, автоматжуулалтын илүү өндөр түвшинд хүргэх болно гэсэн үг юм. Дүрс ба дуу таних систем нь хүмүүсийг янз бүрийн сувгаар таних бөгөөд судалгаагаар хамгийн хурдацтай хөгжиж буй компаниуд ажилчдаасаа илүү ухаалаг машинтай болох юм.

      ML хөгжүүлэгчдийн загвар

      Нэгдүгээрт, хяналт, хараа хяналтгүй, арматурын сургалтанд хамрагдсан гурван өөр төрлийн машин сургалтын хэлбэрүүд байдаг. Эдгээрийг үйл явцыг дуусгах, хялбар болгох даалгавараас хамааран сонгоно. Хяналттай сургалтын хувьд сургалтын алгоритмд өгөгдлийг уншиж байхдаа өгөгдлийн цэг бүрийн зөв үр дүнг уншиж байхдаа загварыг сургахдаа тодорхой тэмдэглэсэн байдаг. Энэ нь өгөгдөөгүй өгөгдлийн цэгүүдийг эхлүүлэх үед өгөгдлийн цэгүүдийг зөв таамаглах, ангилахын тулд хариултыг олохын оронд харилцаа холбоог олохыг зорьж байна. Биn Хараа хяналтгүй суралцах, сургалтын явцад сургалтын алгоритмд хариулт өгдөггүй бөгөөд үнэ цэнэ нь харилцан хамаарал, хэв маягийг тогтооход оршдог. Энэ нь өгөгдлийн цэгүүдийн хооронд утга учиртай хамаарлыг олох зорилготой юм. Сүүлчийн төрөл бол хяналттай ба хараа хяналтгүй сургалтын хоорондох холимог болох Арматурын сургалт юм. Энэ нь хүрээлэн буй орчинтой холбоотой байхыг шаарддаг бөгөөд өмнөх хоёроос илүү төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд ашигладаг. Цөөхөн хэдэн алдартай жишээ бол Backgammon, покер, Go гэх мэт логик тоглоомууд бөгөөд өгөгдлийг тухайн агент өөрөө хариу өгч, өөрөө сурч мэдэх боломжийг хүрээлэн буй орчноос өгдөг.

        Манай Төслийн онцлох үйл явдлууд

        Бид ажиллах, амьдрах, харилцааны зориулалтаар бүтээж хөгжүүлдэг. Бид том жижиг асуудалд ухаалаг, шинэ шийдэл олох зорилготой төслүүдийг хэрэгжүүлдэг.

        WhatsApp бид

        Гар утасны хувилбараас гарах