वेब आणि मोबाइल अनुप्रयोग विकास

मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग डेटा विश्लेषणाचा एक सराव आहे जो विश्लेषणात्मक मॉडेल बिल्डिंगचे यांत्रिकीकरण करतो. एक लर्निंग मशीन जे नियमितपणे त्याच्या कृती योग्य ठेवण्यासाठी आणि अंतर्दृष्टी ताजे ठेवण्यासाठी शिकत राहते हे खरे आहे मशीन शिक्षण प्रणाली प्रत्येक कृती आणि नॉन-feक्शन फीडसह डेटा लर्निंग मशीनमध्ये दिला जातो आणि नंतर सतत मानवी किंवा मॅन्युअल हस्तक्षेपाची आवश्यकता न घेता कार्य स्वयंचलित होते. मशीन लर्निंग कोठे पहावे हे स्पष्टपणे प्रोग्राम न करता, त्यांना प्रदान केलेल्या डेटामधून वारंवार मिळवलेल्या अल्गोरिदमचा वापर करून, संगणकांना छुपी अंतर्दृष्टी शोधण्याची परवानगी दिली आहे. मशीन लर्निंग आयटी, आरोग्यसेवा, रसद, ऊर्जा आणि अगदी शिक्षणासह विविध प्रणालींमध्ये नवीन धोरणे आणि उत्पादकता प्रकट करू शकते. स्वयं-शिक्षण अल्गो द्वारे व्यावसायिक प्रणालींमध्ये कार्यक्षमतेच्या अभूतपूर्व पातळी गाठल्या जातील आणि वैयक्तिक स्तरावर, स्मार्ट गॅझेट प्रत्यक्षात प्रत्येक गोष्टीसाठी आपल्याला निर्देशित करतील आणि आपले जीवन सुलभ करण्यास मदत करतील. मशीन लर्निंग हे एक विज्ञान आहे जे अजिबात नवीन नाही परंतु आता नवीन गती प्राप्त करीत आहे.

    मशीन लर्निंग डेव्हलपर्स

    कोपर्‍यभोवती फिरणारे एक आव्हान आहे की ही मशीन्स प्रत्यक्षात अलिखित संरचित आणि संरचित डेटासह आणि गुणवत्ता अल्गोरिदमच्या उपलब्धतेवर व्यवहार करू शकतात का. आणि जर त्यांनी तसे केले तर परिणाम अकल्पनीय असतील. आम्ही होणार्‍या बदलांच्या पातळीचा अंदाज लावू शकतो, वास्तविक परिवर्तन लक्षणीय असेल. परंतु या सर्व गोष्टींसाठी निश्चितच वेळ घ्यावा अशी मागणी केली जाते.

    मशीन लर्निंग आज पूर्वीसारखे नव्हते, नवीन संगणकीय तंत्रज्ञानाबद्दल धन्यवाद. मॉडेल्स नवीन डेटाच्या संपर्कात येतात म्हणून, पुनरावृत्ती पैलू मशीन शिक्षण ते खूप महत्वाचे आहे कारण ते स्वतंत्रपणे जुळवून घेण्यास सक्षम आहेत. ते त्यांना पुरवलेल्या मागील संगणनांमधून शिकून पुनरावृत्तीयोग्य, विश्वसनीय परिणाम आणि निर्णय तयार करतात. मशीन लर्निंग संगणकामध्ये कोणत्याही विशिष्ट कार्यासाठी प्रोग्राम न करता शिकण्याची क्षमता आहे या कल्पनेतून जन्माला आला आहे, ही नमुना ओळख आहे आणि संगणक डेटाद्वारे शिकू शकतो का हे शोधण्याचे मार्ग शोधत आहेत. कृत्रिम बुद्धिमत्ता. लोकांमध्ये स्वारस्य पुनरुज्जीवित झाले आहे मशीन शिक्षण जसे बायेसियन विश्लेषण आणि डेटा खाण परवडणारा डेटा स्टोरेज, अधिक शक्तिशाली आणि स्वस्त संगणकीय प्रक्रिया आणि वाढत्या जाती आणि उपलब्ध डेटाची मात्रा यासारख्या काही घटकांसाठी. या सर्व गोष्टींमुळे अधिक जटिल आणि मोठ्या डेटाचे विश्लेषण करू शकतील आणि आवश्यक असल्यास मोठ्या प्रमाणावर अधिक अचूक आणि जलद परिणाम देऊ शकतील असे मॉडेल स्वयंचलितपणे आणि द्रुतपणे तयार करणे शक्य झाले आहे. अचूक मॉडेल्स तयार करून, व्यवसाय आणि संस्थांना फायदेशीर आणि यशस्वी संधी ओळखण्याची आणि जोखीम कमी करण्याची चांगली संधी आहे. मशीन शिक्षण मुख्य उद्योगांमध्ये एक महत्त्वपूर्ण घटक.

    मशीन लर्निंग संज्ञानात्मक प्रणालींना वैयक्तिकृत आणि नैसर्गिक मार्गाने आमच्याबरोबर व्यस्त राहण्यासाठी, तर्क करण्यासाठी आणि शिकण्यासाठी सुविधा देते. स्टॉक ट्रेड, नेटफ्लिक्स मूव्ही शिफारसी, आमच्या ब्राउझिंग सवयींवर आधारित इंटरनेट जाहिरातींचा विचार करा — ही सर्व उदाहरणे आहेत की कसे मशीन शिक्षण आम्हाला शक्तिशाली आणि सर्जनशील मार्गांनी जग एक्सप्लोर करण्यात मदत करत आहे. तत्पूर्वी, मानवतेच्या इतिहासातील टर्निंग पॉईंट म्हणजे औद्योगिक क्रांती ज्याने उद्योगांना अधिक उत्पादनक्षम होऊन अधिक रोजगार निर्माण करण्यास सक्षम केले आणि अशा प्रकारे एकूण जीवनमान उंचावले. आज, मशीन शिक्षण अशीच आणखी एक क्रांती जगाला सामोरे जावे लागणार आहे. आम्ही ऑटोमेशनच्या मार्गावर आहोत आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रमुख खेळाडू असणे आणि गोष्टी योग्य केल्या गेल्यास, मशीन शिक्षण कंपन्यांना त्यांचे व्यवसाय वाढविण्यात आणि अंतर्दृष्टी त्वरित विकसित करण्यात मदत होईल. औद्योगिक क्रांतीसाठी सारखे, मुख्य घटक मशीन शिक्षण सहयोग आहे- योग्य आउटपुट देणार्‍या यशस्वी प्रक्रियेसाठी आम्हाला एकत्र काम करणार्‍या अधिक चाणाक्ष कर्मचार्‍यांची गरज आहे. येथे ज्या कार्यबलाबद्दल बोलले जात आहे त्यात डेटा अभियंते, आयटी आर्किटेक्ट, व्यवसाय वापरकर्ते, डेटा वैज्ञानिक, डेटा खाण तज्ञ, सिस्टम प्रशासक, अधिकारी, विकासक इ.

    ची आम्हाला चांगली जाणीव आहे मशीन शिक्षण अनुप्रयोग जे आज आपल्या जीवनात चालत आहेत. बर्याच काळासाठी, च्या अल्गोरिदम मशीन शिक्षण आजूबाजूला आहे पण अलीकडे विकसित झालेली जटिल गणिती गणना मोठ्या डेटावर, जलद आणि पुन्हा पुन्हा लागू करण्याची क्षमता होती. सेल्फ-ड्रायव्हिंग गुगल कार हे आम्ही आधीच परिचित असलेल्या उदाहरणांपैकी एक आहे, ज्याचा मोठ्या प्रमाणावर प्रचार केला गेला होता आणि त्यावर आधारित आहे मशीन शिक्षण. यात अ‍ॅडॉप्टिव्ह क्रूझ कंट्रोल, पार्किंग आणि नेव्हिगेटर असिस्टंट यांसारखी आधुनिक कारची सर्व वैशिष्ट्ये आहेत. भाषण ओळख आणि लेन असिस्टंट जे त्यास पूर्णपणे स्वतंत्र ऑपरेटींग वाहनाच्या जवळ बनवते. तसेच Netflix आणि Amazon वरील ऑनलाइन शिफारसी ऑफर, फसवणूक शोधणे आणि एकत्र करणे मशीन शिक्षण Twitter वर ग्राहक तुमच्याबद्दल काय म्हणत आहेत हे जाणून घेण्यासाठी भाषिक नियमांच्या निर्मितीसह, नॅनोट्रॉनिक्स, जे सुधारित तपासणीसाठी ऑप्टिकल सूक्ष्मदर्शकांना स्वयंचलित करते, रोबोटिक्सचा पुनर्विचार त्यांच्या उत्पादनाचा वेग सुधारण्यासाठी आणि त्यांच्या रोबोटिक शस्त्रांना प्रशिक्षित करण्यासाठी, ग्राहक विभाजन अचूकता वाढवण्यासाठी, ग्राहकाच्या आजीवन मूल्याचा अंदाज लावण्यासाठी. , वापरकर्त्याचा अॅप-मधील अनुभव ऑप्टिमाइझ करणे, ग्राहक खरेदीचे नमुने शोधणे, आरोग्य जोखमींचे मूल्यांकन करणे, वैयक्तिक काळजी सुधारणे आणि रोगांचे अधिक अचूकपणे निदान करणे ही सर्व दैनंदिन उदाहरणे आहेत. मशीन शिक्षण.

    चांगले मशीन शिक्षण प्रणाली मूलभूत आणि प्रगत अल्गोरिदम, स्केलेबिलिटी, डेटा तयार करण्याची क्षमता, मॉडेलिंग आणि ऑटोमेशन आणि पुनरावृत्ती प्रक्रियांद्वारे तयार केली जाते. मशीन लर्निंग अलीकडे खूप बातम्यांमध्ये आहे कारण त्याच्या प्रगतीमुळे "खोल शिकणे” ज्यामध्ये गो ग्रँडमास्टर ली सेडोलचा अत्यंत लोकप्रिय अल्फागोचा पराभव आणि मशीन भाषांतर आणि प्रतिमा ओळखीच्या आसपास इतर नवीन प्रभावी उत्पादनांचा समावेश आहे. मशीन लर्निंग मोठ्या प्रमाणात डेटा वापरतो, डेटा पॉइंट्स किंवा पॅरामीटर्स बदलण्यास अधिक क्षमाशील आहे आणि अधिक जटिलता आणि परिवर्तनशीलतेस समर्थन देतो. या प्रक्रियांसह व्युत्पन्न केलेले आउटपुट अनेक भिन्न प्लॅटफॉर्मवर अखंडपणे लागू केले जाऊ शकते, जसे की विश्लेषण प्रणाली, मेघ गणना, एज नेटवर्क्स आणि एम्बेडेड सिस्टम. अशा युगातील एक पाऊल बदल जेथे अंतर्दृष्टी प्रामुख्याने तंत्रज्ञानाच्या प्लॅटफॉर्मद्वारे संज्ञानात्मक युगात चालविली जाते, ज्यामुळे व्यवसाय-चालित अंतर्दृष्टी सक्षम होते. मशीन लर्निंग, IoT आणि AI एकमेकांशी एकप्रकारे जोडलेले आहेत. IoT सुंदरपणे पूरक आहे कृत्रिम बुद्धिमत्ता जेव्हा रिअल-टाइम संगणनाचा प्रश्न येतो. मानवजात लवकरच वॉकिंग मशीनने पूर्णपणे बदलली जाईल जी आपल्यापेक्षा अधिक बुद्धिमान असेल. मशीन्सने आधीच विविध कारणांसाठी व्यवसायात जाण्यास सुरवात केली आहे आणि येत्या काळात, आपण यांत्रिक परिवर्तनाची लाट आपल्या दैनंदिन जीवनात देखील बदलताना पाहू. हे मानवी डायनॅमो त्यांना मिळालेल्या डेटावरून आणि मानवांना कधीही शक्य नसलेल्या पद्धतींद्वारे समज निर्माण करून जीवनाकडे पाहण्याच्या आपल्या पद्धती बदलतील. याचा अर्थ असा होईल की मशीन्स प्रत्यक्षात जवळजवळ प्रत्येक गोष्टीत मानवी शक्तीला मागे टाकतील परिणामी प्रक्रिया बदल, खर्चात बचत आणि ऑटोमेशनचे मोठे आणि ठळक स्तर. इमेज आणि व्हॉईस रिकग्निशन सिस्टम विविध चॅनेलमधील व्यक्तींना ओळखतील आणि एका सर्वेक्षणानुसार, सर्वात वेगाने वाढणाऱ्या कंपन्यांकडे कर्मचाऱ्यांपेक्षा अधिक स्मार्ट मशीन असतील.

      एमएल डेव्हलपर्सचे मॉडेल

      प्रामुख्याने तीन भिन्न प्रकार आहेत मशीन शिक्षण जे पर्यवेक्षण केलेले, पर्यवेक्षित नसलेले आणि मजबुतीकरण शिक्षण आहेत. हे पूर्ण करण्यासाठी कार्य आणि प्रक्रियेच्या साधेपणावर अवलंबून निवडले जातात. पर्यवेक्षी शिक्षणामध्ये, लर्निंग अल्गोरिदम आधीच उत्तर दिले जाते जेव्हा डेटा वाचत असताना प्रत्येक डेटा पॉईंटसाठी योग्य परिणाम मॉडेलला प्रशिक्षण देताना स्पष्टपणे लेबल केले जाते. उत्तर शोधण्याऐवजी नातेसंबंध शोधण्याचा त्याचा हेतू आहे जेणेकरून जेव्हा असाइन न केलेले डेटा पॉइंट सुरू केले जातात तेव्हा ते डेटा पॉइंट्सचा अचूक अंदाज किंवा वर्गीकरण करू शकेल. मीn पर्यवेक्षित शिक्षण, प्रशिक्षण दरम्यान अल्गोरिदम उत्तर दिले जात नाही आणि मूल्य परस्परसंबंध आणि नमुने शोधण्यात आहे. डेटा पॉइंट्स दरम्यान अर्थपूर्ण संबंध शोधण्याचे हेतू आहे. शेवटचा प्रकार म्हणजे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग जो पर्यवेक्षित आणि अप्रिय पर्यवेक्षण दरम्यानचे मिश्रण आहे. यासाठी पर्यावरणाशी दुवा साधणे आवश्यक आहे आणि पूर्वीच्या दोनपेक्षा अधिक जटिल समस्या सोडविण्यासाठी याचा वापर केला जातो. बॅकगॅमन, पोकर आणि गो ही काही प्रसिद्ध उदाहरणे आहेत जी लॉजिक गेम आहेत आणि एजंटला स्वतःला प्रतिसाद देण्यासाठी आणि शिकू देण्यासाठी वातावरण वातावरणाद्वारे डेटा प्रदान केला जातो.

        आमच्या प्रकल्प ठळक

        आम्ही काम, राहणे आणि संप्रेषणासाठी तयार आणि विकसित करतो. आम्ही मोठ्या आणि लहान समस्यांचे स्मार्ट, नवीन उपाय शोधण्याच्या उद्देशाने प्रकल्प घेतो.

        आमच्या वृत्तपत्राची सदस्यता घ्या

        आमच्या वृत्तपत्राची सदस्यता घ्या

        आमच्या कार्यसंघाकडून नवीनतम बातम्या आणि अद्यतने प्राप्त करण्यासाठी आमच्या मेलिंग यादीमध्ये सामील व्हा.

        आपण यशस्वीरित्या सदस्यता घेतली आहे!

        ह्याचा प्रसार करा
        %d या ब्लॉगर्स: