Vývoj webových a mobilných aplikácií

Strojové učenie

Strojové učenie je postup analýzy údajov, ktorý mechanizuje vytváranie analytických modelov. Učebný stroj, ktorý sa pravidelne učí, aby udržal správnu činnosť a nové poznatky, je pravda strojové učenie systému. Údaje sa vkladajú do zariadenia na učenie pri každom akčnom a neaktívnom kanáli a potom sa úloha zautomatizuje bez neustáleho zásahu človeka alebo manuálne. Strojové učenie umožnil počítačom nájsť skryté prehľady pomocou algoritmov, ktoré opakovane získavajú z údajov, ktoré sú im poskytnuté, bez toho, aby bolo explicitne naprogramované, kde sa majú pozrieť. Strojové učenie by mohla odhaliť nové stratégie a produktivity v rôznych systémoch vrátane IT, zdravotníctva, logistiky, energetiky a dokonca aj vzdelávania. Bezprecedentné úrovne efektivity by dosiahli v podnikových systémoch samoučiace sa algo a na osobnej úrovni by nás inteligentné pomôcky v skutočnosti nasmerovali na všetko a pomohli by nám uľahčiť život. Strojové učenie je veda, ktorá nie je vôbec nová, ale teraz naberá nové obrátky.

    Vývojári strojového učenia

    Za rohom stojí výzva, či tieto stroje skutočne dokážu pracovať s neštruktúrovanými a štruktúrovanými údajmi a na základe dostupnosti kvalitatívnych algoritmov. A ak to urobia, výsledky budú nepredstaviteľné. Môžeme len predvídať úroveň zmien, ktoré by prebehli, skutočná transformácia by bola pozoruhodná. Toto všetko si ale rozhodne vyžaduje značné množstvo času.

    Strojové učenie dnešok už nie je taký, ako bol v minulosti, vďaka novým výpočtovým technológiám. Pretože sú modely vystavené novým údajom, iteračný aspekt strojové učenie je veľmi dôležité, pretože sa dokážu nezávisle prispôsobiť. Získavajú opakovateľné a spoľahlivé výsledky a rozhodnutia tým, že sa učia z predchádzajúcich výpočtov, ktoré im boli poskytnuté. Strojové učenie sa zrodila z myšlienky, že počítače sa môžu učiť bez toho, aby boli skutočne naprogramované na to, aby fungovali akékoľvek konkrétne úlohy, to je rozpoznávanie vzorov a vedci navrhujú spôsoby, ako zistiť, či sa počítače dokážu učiť z údajov prostredníctvom umelá inteligencia. Ľudia oživili záujem strojové učenie rovnako ako Bayesovská analýza a data mining pre niekoľko faktorov, ako je cenovo dostupné ukladanie údajov, výkonnejšie a lacnejšie výpočtové spracovanie a rastúce odrody a objemy dostupných údajov. Všetky tieto veci umožnili automaticky a rýchlo vytvárať modely, ktoré dokážu analyzovať zložitejšie a väčšie údaje a v prípade potreby poskytovať presnejšie a rýchlejšie výsledky vo veľkom meradle. Vytvorením presných modelov majú podniky a organizácie dobrú šancu rozpoznať ziskové a úspešné príležitosti a minimalizovať riziká. strojové učenie významným prvkom v kľúčových odvetviach.

    Strojové učenie umožňuje kognitívnym systémom zapojiť sa, uvažovať a učiť sa s nami prispôsobeným a prirodzeným spôsobom. Spomeňte si na burzové obchody, odporúčania filmov Netflix, internetové reklamy, ktoré sa zobrazujú na základe našich zvykov pri prehliadaní – to všetko sú príklady toho, ako strojové učenie nám pomáha objavovať svet výkonnými a kreatívnymi spôsobmi. Prelomovým bodom v dejinách ľudstva bola skôr priemyselná revolúcia, ktorá umožnila priemyslu vytvárať viac pracovných miest tým, že bola produktívnejšia, a tým zvýšila celkovú životnú úroveň. dnes strojové učenie je ďalšou takouto revolúciou, ktorej bude svet čeliť. Sme na hranici automatizácie a umelá inteligencia byť kľúčovým hráčom a ak sa veci robia správne, strojové učenie by pomohli spoločnostiam rozšíriť ich podnikanie a okamžite rozvíjať poznatky. Rovnako ako v prípade priemyselnej revolúcie, kľúčovej zložky strojové učenie je spolupráca – potrebovali by sme inteligentnejšiu pracovnú silu, ktorá by spoločne pracovala na úspešnom procese poskytujúcom ten správny výstup. Pracovná sila, o ktorej sa tu hovorí, by mala dátových inžinierov, IT architektov, podnikových používateľov, dátových vedcov, data mining odborníci, správcovia systému, vedúci pracovníci, vývojári atď.

    Sme si dobre vedomí strojové učenie aplikácie, ktoré sa dnes vyskytujú v našich životoch. Po dlhú dobu, algoritmy strojové učenie existujú, ale nedávno sa vyvinula schopnosť automaticky aplikovať zložité matematické výpočty na veľké dáta, rýchlejšie a znova a znova. Jedným z príkladov, ktoré už poznáme, je samoriadiace auto Google, ktoré bolo veľmi medializované a je založené na strojové učenie. Má všetky funkcie moderného auta v kombinácii, ako je adaptívny tempomat, parkovací a navigačný asistent, rozpoznávanie reči a asistent jazdného pruhu, vďaka ktorému sa približuje úplne nezávisle fungujúcemu vozidlu. Tiež ponúka online odporúčania, ako sú tie od Netflixu a Amazonu, odhaľovanie a kombinovanie podvodov strojové učenie s tvorbou lingvistických pravidiel, aby ste vedeli, čo o vás hovoria zákazníci na Twitteri, Nanotronics, ktorá automatizuje optické mikroskopy na zlepšenie inšpekcií, Rethink Robotics ju používa na zlepšenie rýchlosti výroby a trénovanie svojich robotických ramien, zvyšuje presnosť segmentácie zákazníkov, predpovedá celoživotnú hodnotu zákazníka , optimalizácia používateľskej skúsenosti v aplikácii, zisťovanie nákupných vzorcov zákazníkov, hodnotenie zdravotných rizík, zlepšovanie personalizovanej starostlivosti a presnejšia diagnostika chorôb, to všetko sú každodenné ilustrácie strojové učenie.

    Dobrý strojové učenie systém je tvorený základnými a pokročilými algoritmami, škálovateľnosťou, schopnosťami prípravy dát, súborovým modelovaním a automatizáciou a iteračnými procesmi. Strojové učenie je v poslednej dobe veľa noviniek kvôli jeho pokrokom v „hlboké vzdelávanie“, ktorá zahŕňa veľmi populárnu porážku AlphaGo od veľmajstra Go Lee Sedola a ďalšie nové pôsobivé produkty okolo strojového prekladu a rozpoznávania obrázkov. Strojové učenie spotrebuje veľké množstvo dát, je zhovievavejší k zmenám dátových bodov alebo parametrov a podporuje väčšiu komplexnosť a variabilitu. Vygenerovaný výstup s týmito procesmi možno bezproblémovo použiť na viacerých rôznych platformách, ako sú analytické systémy, cloud computing, okrajové siete a vstavané systémy. Kroková zmena z éry, v ktorej boli poznatky založené najmä na technologických platformách, do kognitívnej éry, ktorá umožňuje obchodné poznatky. Strojové učenie, IoT a AI sú navzájom prepojené. IoT sa krásne dopĺňa umelá inteligencia pokiaľ ide o prácu v reálnom čase. Ľudstvo bude čoskoro úplne nahradené kráčacími strojmi, ktoré by boli oveľa inteligentnejšie ako my. Stroje sa už začali pohybovať v podnikoch na rôzne účely a v nasledujúcom čase by sme videli vlnu mechanickej transformácie, ktorá by transformovala aj náš každodenný život. Tieto ľudské dynamá zmenia naše pohľady na život budovaním vnímania z údajov, ktoré dostávajú, a metódami, ktoré ľudia nikdy nedokázali. To by znamenalo, že stroje skutočne prevyšujú ľudskú silu takmer vo všetkom, čo má za následok zmenu procesu, úsporu nákladov a väčšiu a odvážnejšiu úroveň automatizácie. Systémy rozpoznávania obrazu a hlasu rozpoznajú jednotlivcov v rôznych kanáloch a podľa prieskumu budú mať najrýchlejšie rastúce spoločnosti viac inteligentných strojov ako zamestnanci.

      Model vývojárov ML

      V prvom rade existujú tri rôzne typy strojové učenie ktoré sú riadené, bez dozoru a posilňujúce učenie. Tieto sa vyberajú v závislosti od úlohy, ktorá sa má dokončiť, a jednoduchosti procesu. V učení pod dohľadom už algoritmus učenia dáva odpoveď, zatiaľ čo pri čítaní modelu sú údaje, ktoré sú správnym výsledkom pre každý údajový bod, výslovne označené. Má v úmysle nájsť vzťah, nie nájsť odpoveď, aby mohol správne predpovedať alebo klasifikovať dátové body pri inicializácii nepriradených dátových bodov. Jan Učenie bez dozoru, algoritmus učenia nedostane počas školenia odpoveď a hodnota spočíva v lokalizácii korelácií a vzorcov. Cieľom je nájsť zmysluplné vzťahy medzi dátovými bodmi. Posledným typom je posilnenie učenia, ktoré je zmesou učenia pod dohľadom a učenia bez dozoru. Vyžaduje prepojenie s prostredím a používa sa na riešenie zložitejších problémov ako predchádzajúce dva. Niekoľko slávnych príkladov je backgammon, poker a Go, čo sú logické hry a dáta poskytuje prostredie, aby agent mohol reagovať a učiť sa sám.

        Moje projekt prednosti

        Budujeme a vyvíjame pre prácu, život a komunikáciu. Prijímame projekty s cieľom nájsť inteligentné, nové riešenia problémov, veľkých i malých.

        Prihlásiť sa k odberu noviniek

        Prihlásiť sa k odberu noviniek

        Pripojte sa k nášmu zoznamu adresátov a dostávajte najnovšie správy a novinky od nášho tímu.

        Úspešne ste prihlásení k odberu!

        Zdieľať
        %d bloggerov, ako je tento: