Informații despre plumbNewGenApps parteneri certificați

Mândru că sunt parteneri certificați Leadinfo!

Dezvoltare de aplicații web și mobile

Analiza Big Data și Știința Datelor

Inteligența artificială și învățarea în mașină

Soluții AR și VR

VEZI TOATE SERVICIILE 

Invatare mecanica

Învățarea automată este o practică de analiză a datelor care mecanizează construirea modelului analitic. O mașină de învățat care continuă să învețe să-și păstreze acțiunile corecte și ideile proaspete este un adevărat sistem de învățare automată. Datele sunt introduse în mașina de învățat cu fiecare flux de acțiune și non-acțiune și apoi sarcina este automatizată fără a necesita în mod constant interferențe umane sau manuale. Învățarea automată a permis computerelor să găsească informații ascunse, folosind algoritmi care dobândesc în mod repetat din datele care le sunt furnizate, fără a fi programat în mod explicit unde să caute. Învățarea automată ar putea dezvălui noi strategii și productivități în diferite sisteme, inclusiv IT, de asistență medicală, logistică, energie și chiar educație. Nivelurile de eficiență fără precedent ar fi atinse în sistemele de afaceri de către ceva de auto-învățare, iar la nivel personal, gadgeturile inteligente ne-ar direcționa de fapt spre orice și ne-ar ajuta să ne ușureze viața. Învățarea automată este o știință care nu este deloc nouă, dar câștigă un nou impuls acum.

    Dezvoltatori de învățare automată

    O provocare care se învârte în jurul valorii de colț este dacă aceste mașini pot face față efectiv cu datele nestructurate și structurate și cu privire la disponibilitatea algoritmilor de calitate. Și dacă o fac, rezultatele vor fi de neimaginat. Putem doar să prezicem nivelul schimbărilor care ar avea loc, transformarea reală ar fi de remarcat. Dar toate acestea necesită cu siguranță un timp considerabil pentru a avea loc.

    Învățarea automată astăzi nu este deloc așa cum a fost în trecut, datorită noilor tehnologii de calcul. Deoarece modelele sunt expuse la noi date, aspectul iterativ al învățării automate este destul de important deoarece sunt capabili să se adapteze independent. Ele produc rezultate și decizii repetabile, fiabile, învățând din calculele anterioare furnizate acestora. Învățarea automată s-a născut din ideea că computerele au capacitatea de a învăța fără a fi efectiv programate pentru ca o sarcină specifică să funcționeze, aceasta este recunoașterea tiparelor și cercetătorii au conceput modalități de a vedea dacă computerele ar putea învăța din date prin inteligență artificială. Oamenii au reînviat interesul pentru învățarea automată la fel ca analiza Bayesiană și extragerea datelor pentru câțiva factori, cum ar fi stocarea accesibilă a datelor, prelucrarea mai puternică și mai ieftină a calculelor și varietăți în creștere și volume de date disponibile. Toate aceste lucruri au făcut posibilă construirea automată și rapidă a unor modele care să poată analiza date mai complexe și mai mari și să ofere rezultate mai precise și mai rapide la scară largă, dacă este necesar. Prin crearea de modele precise, întreprinderile și organizațiile au șanse mari să recunoască oportunități profitabile și de succes și să minimizeze riscurile, făcând astfel din învățarea automată un element semnificativ în nucleu industrii.

    Învățarea automată facilitează sistemele cognitive să se angajeze, să raționeze și să învețe cu noi într-un mod personalizat și natural. Gândiți-vă la tranzacții cu acțiuni, recomandări de filme Netflix, anunțuri pe internet care apar pe baza obiceiurilor noastre de navigare - toate acestea sunt exemple despre modul în care învățarea automată ne ajută să explorăm lumea în moduri puternice și creative. Mai devreme, punctul de cotitură din istoria umanității a fost revoluția industrială care a permis industriilor să creeze mai multe locuri de muncă, fiind mai productive și ridicând astfel nivelul general de viață. Astăzi, învățarea automată este o altă revoluție de care se va confrunta lumea. Suntem la un pas ca automatizarea și inteligența artificială să fie jucătorul cheie și, dacă lucrurile se fac bine, învățarea automată ar ajuta companiile să-și dezvolte afacerile și să dezvolte informații instantaneu. Ca și pentru Revoluția Industrială, componenta cheie a învățării automate este colaborarea - am avea nevoie de o forță de muncă mai inteligentă care să lucreze împreună pentru un proces de succes care să ofere doar rezultatele potrivite. Forța de muncă despre care se vorbește aici ar avea ingineri de date, arhitecți IT, utilizatori de afaceri, oameni de știință de date, experți în minerit de date, administratori de sistem, directori, dezvoltatori etc.

    Suntem bine conștienți de aplicațiile de învățare automată care se desfășoară astăzi în viața noastră. Multă vreme, algoritmii învățării automate au existat, dar ceea ce s-a dezvoltat recent a fost abilitatea de a aplica automat calcule matematice complexe la big data, mai repede și mereu. Unul dintre exemplele cu care deja suntem familiarizați este mașina Google cu conducere automată, care a fost puternic hyped și se bazează pe învățarea automată. Are toate caracteristicile unei mașini moderne combinate, cum ar fi controlul vitezei de croazieră adaptive, asistenții de parcare și navigare, recunoașterea vorbirii și asistentul de bandă, care îl face aproape de un vehicul de operare complet independent. De asemenea, oferte de recomandări online precum cele de la Netflix și Amazon, detectarea fraudei și combinarea învățării automate cu crearea de reguli lingvistice pentru a ști ce spun clienții despre dvs. pe Twitter, Nanotronics, care automatizează microscopii optici pentru inspecții îmbunătățite, Rethink Robotics folosindu-l pentru a-și îmbunătăți producția. accelerează și antrenează brațele robotizate, creșterea preciziei segmentării clienților, prezicerea valorii de viață a unui client, optimizarea experienței în aplicație a utilizatorului, detectarea tiparelor de cumpărături ale clienților, evaluarea riscurilor pentru sănătate, îmbunătățirea îngrijirii personalizate și diagnosticarea bolilor mai precisă sunt toate ilustrațiile zilnice ale mașinii învăţare.

    Un sistem bun de învățare automată este creat de algoritmi de bază și avansați, scalabilitate, capacități de pregătire a datelor, modelare și automatizare a ansamblurilor și procese iterative. Învățarea automată este recent o mulțime de știri din cauza progreselor sale în „învățare profundă”, care include înfrângerea mult-populară a lui AlphaGo a marelui maestru Go Lee Sedol și alte produse noi impresionante în ceea ce privește traducerea automată și recunoașterea imaginii. Învățarea automată consumă cantități mari de date, iertează mai mult schimbarea punctelor de date sau a parametrilor și susține o mai mare complexitate și variabilitate. Rezultatul generat cu aceste procese poate fi aplicat fără probleme pe mai multe platforme diferite, cum ar fi sistemele de analiză, cloud computing, rețele de margine și sisteme încorporate. O schimbare pas dintr-o eră în care ideile erau în principal tehnologie bazat pe platformă către o eră cognitivă, care permite informații bazate pe afaceri. Învățarea automată, IoT și AI sunt într-un fel legate între ele. IoT completează frumos inteligența artificială atunci când vine vorba de calcul în timp real. Omenirea va fi în curând complet înlocuită cu mașini de mers pe jos, care ar fi mult mai inteligente decât suntem noi. Mașinile au început deja să lucreze în afaceri în diverse scopuri și, în perioada următoare, am vedea că un val de transformare mecanicistă ne transmutează și viața de zi cu zi. Aceste dinamuri umane ne vor schimba modurile de a privi spre viață prin construirea percepției din datele pe care le primesc și prin metode pe care oamenii nu le-ar putea niciodată. Acest lucru ar însemna că mașinile vor depăși efectiv forța umană în aproape tot ceea ce va duce la schimbarea procesului, economii de costuri și niveluri mai mari și mai îndrăznețe de automatizare. Sistemele de recunoaștere a imaginii și a vocii ar recunoaște persoanele pe diferite canale și, potrivit unui sondaj, companiile cu cea mai rapidă creștere vor avea mai multe mașini inteligente decât angajații.

      Model de dezvoltatori ML

      În primul rând, există trei tipuri diferite de învățare automată care sunt supravegheate, nesupravegheate și învățare de consolidare. Acestea sunt alese în funcție de sarcina de finalizat și de simplitatea procesului. În învățarea supravegheată, algoritmului de învățare i se oferă deja răspunsul în timp ce citește datele care sunt rezultatul corect pentru fiecare punct de date este etichetat în mod explicit atunci când se antrenează modelul. Acesta intenționează să găsească relația, mai degrabă decât să găsească răspunsul, astfel încât să poată prezice sau clasifica corect punctele de date atunci când sunt inițiate punctele de date neatribuite. Eun Învățare nesupravegheată, algoritmului de învățare nu i se oferă răspunsul în timpul antrenamentului și valoarea constă în localizarea corelațiilor și tiparelor. Acesta își propune să găsească relații semnificative între punctele de date. Ultimul tip este învățarea prin întărire, care este un amestec între învățarea supravegheată și cea nesupravegheată. Necesită legătură cu mediul și este folosit pentru a rezolva probleme mai complexe decât primele două. Puține exemple celebre sunt table, poker și Go, care sunt jocurile logice și datele sunt furnizate de mediu pentru a permite agentului să răspundă și să învețe singur.

        Al nostru Proiect Repere

        Construim și dezvoltăm pentru muncă, viață și comunicare. Ne asumăm proiecte cu intenția de a găsi soluții inteligente, noi la probleme, mari și mici.

        Imparte asta