Ontwikkeling van web- en mobiele applicaties

Machine leren

machine learning is een praktijk van data-analyse die analytische modelbouw mechaniseert. Een leermachine die regelmatig blijft leren om zijn acties goed te houden en inzichten vers is een echte machine learning systeem. De gegevens worden bij elke actie en niet-actiefeed in de leermachine ingevoerd en vervolgens wordt de taak geautomatiseerd zonder dat er voortdurend menselijke of handmatige tussenkomst nodig is. machine learning heeft computers in staat gesteld om verborgen inzichten te vinden, met behulp van algoritmen die herhaaldelijk gegevens verzamelen die aan hen worden verstrekt, zonder expliciet te programmeren waar ze moeten zoeken. machine learning zou nieuwe strategieën en productiviteiten kunnen onthullen in verschillende systemen, waaronder IT, gezondheidszorg, logistiek, energie en zelfs onderwijs. Ongekende niveaus van efficiëntie zouden in de bedrijfssystemen worden bereikt door de zelflerende algo's, en op persoonlijk niveau zouden de slimme gadgets ons eigenlijk overal voor leiden en ons leven helpen verlichten. machine learning is een wetenschap die helemaal niet nieuw is, maar nu een nieuwe impuls krijgt.

    Machine Learning-ontwikkelaars

    Een uitdaging die om de hoek draait, is of deze machines ook daadwerkelijk kunnen omgaan met de ongestructureerde en gestructureerde data en of er kwaliteitsalgoritmen beschikbaar zijn. En als ze dat doen, zullen de resultaten onvoorstelbaar zijn. We kunnen gewoon het niveau van de veranderingen voorspellen die zouden plaatsvinden, de echte transformatie zou opmerkelijk zijn. Maar dit alles vergt beslist een aanzienlijke hoeveelheid tijd.

    machine learning dankzij de nieuwe computertechnologieën is vandaag de dag helemaal niet meer zoals in het verleden. Naarmate modellen worden blootgesteld aan nieuwe gegevens, wordt het iteratieve aspect van machine learning is heel belangrijk omdat ze zich zelfstandig kunnen aanpassen. Ze produceren herhaalbare, betrouwbare resultaten en beslissingen door te leren van eerdere berekeningen die aan hen zijn verstrekt. machine learning werd geboren uit het idee dat computers het vermogen hebben om te leren zonder dat ze daadwerkelijk voor een specifieke taak zijn geprogrammeerd om te werken, dat is patroonherkenning en onderzoekers bedenken manieren om te zien of computers kunnen leren van gegevens door kunstmatige intelligentie. Mensen hebben weer interesse in machine learning net als Bayesiaanse analyse en datamining voor een paar factoren, zoals betaalbare gegevensopslag, krachtigere en goedkopere rekenverwerking en groeiende variëteiten en hoeveelheden beschikbare gegevens. Al deze dingen hebben het mogelijk gemaakt om automatisch en snel modellen te bouwen die complexere en grotere gegevens kunnen analyseren en indien nodig nauwkeurigere en snellere resultaten op grote schaal kunnen leveren. Door nauwkeurige modellen te maken, hebben de bedrijven en organisaties een goede kans om winstgevende en succesvolle kansen te herkennen en risico's te minimaliseren. machine learning een belangrijk element in de kernindustrieën.

    machine learning faciliteert cognitieve systemen om op een persoonlijke en natuurlijke manier met ons te communiceren, te redeneren en te leren. Denk aan aandelentransacties, Netflix-filmaanbevelingen, internetadvertenties die verschijnen op basis van onze browsegewoonten - dit zijn allemaal voorbeelden van hoe machine learning helpt ons de wereld op krachtige en creatieve manieren te verkennen. Eerder was het keerpunt in de geschiedenis van de mensheid de industriële revolutie die industrieën in staat stelde meer banen te creëren door productiever te zijn en zo de algehele levensstandaard te verhogen. Vandaag, machine learning is weer zo'n revolutie waar de wereld mee te maken zal krijgen. We staan ​​aan de vooravond van automatisering en kunstmatige intelligentie de belangrijkste speler zijn en als de dingen goed worden gedaan, machine learning zou bedrijven helpen hun bedrijf te laten groeien en direct inzichten te ontwikkelen. Net als voor de industriële revolutie, het belangrijkste onderdeel van: machine learning is samenwerking - we hebben slimmere medewerkers nodig die samen werken aan een succesvol proces dat precies de juiste output oplevert. Het personeel waarover hier wordt gesproken, bestaat uit data-ingenieurs, IT-architecten, zakelijke gebruikers, datawetenschappers, datamining experts, systeembeheerders, leidinggevenden, ontwikkelaars, enz.

    We zijn ons terdege bewust van de machine learning toepassingen die tegenwoordig in ons leven voorkomen. Lange tijd hebben de algoritmen van machine learning zijn er geweest, maar wat recentelijk is ontwikkeld, was de mogelijkheid om complexe wiskundige berekeningen automatisch, sneller en steeds opnieuw, automatisch toe te passen op big data. Een van de voorbeelden die we al kennen is de zelfrijdende Google-auto, die zwaar gehyped werd en gebaseerd is op machine learning. Het heeft alle kenmerken van een moderne auto gecombineerd, zoals adaptieve cruisecontrol, parkeer- en navigatorassistenten, spraakherkenning en rijstrookassistent die hem dicht bij een volledig autonoom rijdend voertuig maakt. Ook online aanbevelingsaanbiedingen zoals die van Netflix en Amazon, fraudedetectie en combineren machine learning met het creëren van taalkundige regels om te weten wat klanten over u zeggen op Twitter, Nanotronics, dat optische microscopen automatiseert voor verbeterde inspecties, Rethink Robotics gebruikt het om hun productiesnelheden te verbeteren en hun robotarmen te trainen, de nauwkeurigheid van de klantsegmentatie te vergroten, de levenslange waarde van een klant te voorspellen , het optimaliseren van de in-app-ervaring van een gebruiker, het detecteren van winkelpatronen van klanten, het beoordelen van gezondheidsrisico's, het verbeteren van persoonlijke zorg en het nauwkeuriger diagnosticeren van ziekten zijn allemaal alledaagse voorbeelden van machine learning.

    Een goede machine learning systeem wordt gecreëerd door basis- en geavanceerde algoritmen, schaalbaarheid, gegevensvoorbereidingsmogelijkheden, ensemblemodellering en automatisering en iteratieve processen. machine learning is de laatste tijd veel in het nieuws vanwege de vooruitgang in “diepgaand leren” waaronder de veel populaire AlphaGo's nederlaag van Go-grootmeester Lee Sedol en andere nieuwe indrukwekkende producten rond machinevertaling en beeldherkenning. machine learning verbruikt grote hoeveelheden data, is vergevingsgezinder ten opzichte van veranderende datapunten of parameters en ondersteunt grotere complexiteit en variabiliteit. De gegenereerde output met deze processen kan naadloos worden toegepast op meerdere verschillende platforms, zoals analysesystemen, cloud computing, edge-netwerken en embedded systemen. Een stapsgewijze verandering van een tijdperk waarin inzichten voornamelijk technologieplatformgestuurd waren naar een cognitief tijdperk, dat bedrijfsgestuurde inzichten mogelijk maakt. machine learning, IoT en AI zijn een beetje met elkaar verbonden. IoT vormt een prachtige aanvulling kunstmatige intelligentie als het gaat om realtime computergebruik. De mensheid zou spoedig volledig worden vervangen door lopende machines die veel intelligenter zouden zijn dan wij. De machines zijn al voor verschillende doeleinden in de bedrijven begonnen en in de komende tijd zouden we een golf van mechanistische transformatie ook ons ​​dagelijks leven zien veranderen. Deze menselijke dynamo's zullen onze manier van kijken naar het leven veranderen door perceptie op te bouwen op basis van gegevens die ze ontvangen en met methoden die mensen nooit zouden kunnen. Dit zou betekenen dat de machines de menselijke kracht in bijna alles zullen overtreffen, wat resulteert in procesverandering, kostenbesparingen en grotere en gedurfdere niveaus van automatisering. Beeld- en spraakherkenningssystemen zouden individuen via verschillende kanalen herkennen en volgens een onderzoek zullen de snelstgroeiende bedrijven meer slimme machines hebben dan de werknemers.

      Model van ML-ontwikkelaars

      Er zijn in de eerste plaats drie verschillende soorten machine learning die zijn begeleid, niet-gesuperviseerd en versterkend leren. Deze worden gekozen afhankelijk van de taak die moet worden voltooid en de eenvoud van het proces. In Supervised learning krijgt het leeralgoritme al het antwoord terwijl het lezen van de gegevens de juiste uitkomst voor elk gegevenspunt expliciet wordt genoemd bij het trainen van het model. Het is van plan de relatie te vinden in plaats van het antwoord te vinden, zodat het de gegevenspunten correct kan voorspellen of classificeren wanneer de niet-toegewezen gegevenspunten worden gestart. ln Unsupervised learning, het leeralgoritme krijgt tijdens de training geen antwoord en de waarde ligt in het lokaliseren van correlaties en patronen. Het is bedoeld om betekenisvolle relaties tussen de gegevenspunten te vinden. Het laatste type is het leren van Reinforcement, dat een mix is ​​van leren onder toezicht en zonder toezicht. Het vereist koppeling met de omgeving en wordt gebruikt om complexere problemen op te lossen dan de vorige twee. Enkele bekende voorbeelden zijn backgammon, poker en Go, dat zijn de logische spellen en gegevens die door de omgeving worden verstrekt om de agent te laten reageren en zelf te leren.

        Onze Project In de spots

        Wij bouwen en ontwikkelen voor werken, wonen en communiceren. We nemen projecten aan met de bedoeling slimme, nieuwe oplossingen te vinden voor grote en kleine problemen.

        Ontvang onze nieuwsbrief

        Ontvang onze nieuwsbrief

        Word lid van onze mailinglijst om het laatste nieuws en updates van ons team te ontvangen.

        Je bent met succes geabboneerd!

        Deel dit
        %d bloggers als volgt uit: