Dezvoltare de aplicații web și mobile

Invatare mecanica

Tehnologia de învățare a mașinilor

        Invatare mecanica 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 perspectivele proaspete este adevărat masina de învățare sistem. 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. Invatare mecanica 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. Invatare mecanica ar putea dezvălui noi strategii și productivități în diferite sisteme, inclusiv IT, 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. Invatare mecanica este o știință care nu este deloc nouă, dar câștigă un nou impuls acum.

    Dezvoltator 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.

     

    Invatare mecanica 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 masina de învățare este destul de important deoarece sunt capabili să se adapteze independent. Ele produc rezultate și decizii repetabile, fiabile, învățând din calculele anterioare furnizate acestora. Invatare mecanica s-a născut din ideea că computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate pentru o sarcină specifică care 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 masina de învățare la fel ca analiza bayesiană şi data mining pentru câțiva factori, cum ar fi stocarea accesibilă a datelor, procesarea computațională mai puternică și mai ieftină și varietatea și volumele de date disponibile în creștere. Toate aceste lucruri au făcut posibilă construirea automată și rapidă a modelelor care pot analiza date mai complexe și mai mari și pot oferi rezultate mai precise și mai rapide la scară largă, dacă este necesar. Prin crearea unor modele precise, afacerile și organizațiile au șanse mari de a recunoaște oportunități profitabile și de succes și de a minimiza riscurile, făcând astfel masina de învățare un element semnificativ în industriile de bază.

    Invatare mecanica 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 cum masina de învățare 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, astfel, ridicând nivelul general de trai. Astăzi, masina de învățare este o altă astfel de revoluție cu care lumea se va confrunta. Suntem în pragul automatizării și inteligență artificială fiind jucătorul cheie și dacă lucrurile sunt făcute corect, masina de învățare ar ajuta companiile să-și dezvolte afacerile și să dezvolte informații instantaneu. Ca și pentru Revoluția Industrială, componenta cheie a masina de învățare este colaborarea – am avea nevoie de o forță de muncă mai inteligentă, care să lucreze împreună pentru un proces de succes, care să ofere rezultatul potrivit. Forța de muncă despre care se vorbește aici ar avea ingineri de date, arhitecți IT, utilizatori de afaceri, oameni de știință ai datelor, data mining experți, administratori de sistem, directori, dezvoltatori etc.

     

    Suntem bine conștienți de masina de învățare aplicații care apar în viața noastră astăzi. Pentru o lungă perioadă de timp, algoritmii de masina de învățare au existat, dar ceea ce s-a dezvoltat recent a fost capacitatea de a aplica automat calcule matematice complexe datelor mari, mai rapid și din nou și din nou. Unul dintre exemplele cu care suntem deja familiarizați este mașina Google care se conduce singur, care a fost foarte popularizată și se bazează pe masina de învățare. Are toate caracteristicile unei mașini moderne combinate precum controlul adaptiv al vitezei de croazieră, asistenții pentru parcare și navigator, recunoaștere a vorbirii și asistent de bandă care îl face aproape de un vehicul de operare complet independent. De asemenea, oferte de recomandare online precum cele de la Netflix și Amazon, detectarea fraudelor și combinarea masina de învățare cu crearea de reguli lingvistice pentru a ști ce spun clienții despre tine pe Twitter, Nanotronics, care automatizează microscoapele optice pentru inspecții îmbunătățite, Rethink Robotics folosindu-l pentru a-și îmbunătăți vitezele de producție și pentru a-și antrena brațele robotizate, sporind acuratețea segmentării clienților, anticipând valoarea de viață a clientului , optimizarea experienței în aplicație a unui utilizator, detectarea tiparelor de cumpărături ale clienților, evaluarea riscurilor pentru sănătate, îmbunătățirea îngrijirii personalizate și diagnosticarea mai precisă a bolilor sunt toate ilustrații de zi cu zi ale masina de învățare.

     

    Un bun masina de învățare sistemul este creat de algoritmi de bază și avansați, scalabilitate, capabilități de pregătire a datelor, modelare și automatizare a ansamblului și procese iterative. Invatare mecanica este recent foarte mult în știri din cauza progreselor sale în „învățare profundă” care include înfrângerea mult populară de către AlphaGo a marelui maestru Go Lee Sedol și alte produse noi impresionante despre traducerea automată și recunoașterea imaginilor. Invatare mecanica consumă cantități mari de date, acceptă mai mult modificarea punctelor de date sau a parametrilor și acceptă o mai mare complexitate și variabilitate. Rezultatele generate cu aceste procese pot fi aplicate fără probleme pe mai multe platforme diferite, cum ar fi sistemele de analiză, cloud computing, rețele de margine și sisteme încorporate. O schimbare de pas dintr-o eră în care informațiile erau în principal bazate pe platforme tehnologice la o eră cognitivă, care permite informații bazate pe afaceri. Invatare mecanica, IoT și AI sunt oarecum legate între ele. IoT completează frumos inteligență artificială 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 diferite 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.

    Modele de învățare automată

    În primul rând, există trei tipuri diferite de masina de învățare care sunt învățate supravegheate, nesupravegheate și de întărire. 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.

    În învățarea fără supraveghere, 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.

    eBook

    Studiu de caz

    Cartea albă

    Aboneaza-te la newsletter-ul nostru

    Aboneaza-te la newsletter-ul nostru

    Alăturați-vă listei noastre de e-mail pentru a primi cele mai recente știri și actualizări de la echipa noastră.

    V-ați abonat cu succes!

    Imparte asta
    %d bloggeri ca aceasta: