Sme hrdí na to, že sme certifikovanými partnermi Leadinfo!

Vývoj webových a mobilných aplikácií

Big Data Analytics a Data Science

Umelé spravodajstvo a strojové učenie

Riešenia AR a VR

ZOBRAZIŤ VŠETKY SLUŽBY 

Strojové učenie

Strojové učenie je prax analýzy údajov, ktorá mechanizuje tvorbu analytických modelov. Učebný stroj, ktorý sa pravidelne učí, aby boli jeho činnosti správne a čerstvé informácie, je skutočný systém strojového učenia. Dáta sa vkladajú do učiaceho stroja s každou akciou aj bez akcie, potom sa úloha zautomatizuje bez toho, aby neustále vyžadovala ľudské alebo ručné zásahy. Strojové učenie umožnilo počítačom nájsť skryté poznatky pomocou algoritmov, ktoré opakovane získavajú z údajov, ktoré sú im poskytované, bez toho, aby boli výslovne naprogramované, kde hľadať. Strojové učenie by mohlo odhaliť nové stratégie a produktivity v rôznych systémoch vrátane IT, zdravotníctva, logistiky, energetiky a dokonca aj vzdelávania. Samoučiace sa algo by v podnikových systémoch dosiahlo bezprecedentnú úroveň efektívnosti a na osobnej úrovni by nás inteligentné hračky skutočne nasmerovali na všetko a pomohli by nám uľahčiť život. Strojové učenie je veda, ktorá nie je vôbec nová, ale teraz naberá na obrátkach.

    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.

    Dnešné strojové učenie vôbec nie je také ako v minulosti, a to vďaka novým výpočtovým technológiám. Pretože sú modely vystavené novým údajom, je iteračný aspekt strojového učenia dosť dôležitý, pretože sa dokážu adaptovať nezávisle. Produkujú opakovateľné, spoľahlivé výsledky a rozhodnutia učením sa z predchádzajúcich výpočtov, ktoré im boli poskytnuté. Strojové učenie sa zrodilo z myšlienky, že počítače majú schopnosť učiť sa bez toho, aby boli skutočne naprogramované na fungovanie akejkoľvek konkrétnej úlohy, to je rozpoznávanie vzorcov a vedci vymýšľajú spôsoby, ako zistiť, či by sa počítače mohli učiť z údajov pomocou umelej inteligencie. Ľudia oživili záujem o strojové učenie rovnako ako Bayesiánska analýza a dolovanie dát pre niekoľko faktorov, ako napríklad cenovo dostupné ukladanie dát, 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 poskytnúť presnejšie a rýchlejšie výsledky vo veľkom meradle. Vytvorením presných modelov majú podniky a organizácie dobrú šancu rozpoznať ziskové a úspešné príležitosti a minimalizovať riziká, vďaka čomu je strojové učenie významným prvkom v hlavných odvetviach.

    Strojové učenie umožňuje kognitívnym systémom zapojiť sa, uvažovať a učiť sa s nami personalizovaným a prirodzeným spôsobom. Spomeňte si na obchody s akciami, odporúčania filmov z Netflixu, internetové reklamy, ktoré sa zobrazujú na základe našich zvykov pri prehliadaní - to sú všetko príklady toho, ako nám strojové učenie pomáha objavovať svet mocnými a kreatívnymi spôsobmi. Zlomom v histórii ľudstva bola predtým priemyselná revolúcia, ktorá umožnila priemyselným odvetviam vytvárať viac pracovných miest tým, že boli produktívnejšie a zvyšovali tak celkovú životnú úroveň. Dnes je strojové učenie ďalšou takou revolúciou, ktorej bude svet čeliť. Sme na pokraji automatizácie a umelej inteligencie, ktorá je kľúčovým hráčom, a ak sa veci urobia správne, strojové učenie by pomohlo spoločnostiam rozšíriť svoje podnikanie a okamžite získať prehľad. Rovnako ako v prípade priemyselnej revolúcie, kľúčovou súčasťou strojového učenia je spolupráca - potrebovali by sme inteligentnejšiu pracovnú silu, aby sme spoločne pracovali na úspešnom procese so správnym výstupom. Pracovná sila, o ktorej sa tu hovorí, by mala dátových inžinierov, IT architektov, obchodných používateľov, vedcov v oblasti dát, odborníkov na dolovanie dát, správcov systémov, vedúcich pracovníkov, vývojárov atď.

    Sme si dobre vedomí aplikácií strojového učenia, ktoré sa dnes šíria v našich životoch. Algoritmy strojového učenia existujú už dlho, ale nedávno vyvinutá bola schopnosť automaticky rýchlejšie a znova a znova automaticky aplikovať zložité matematické výpočty na veľké dáta. Jedným z príkladov, ktoré už poznáme, je samoriadiace auto Google, ktoré bolo silno medializované a je založené na strojovom učení. Má všetky vlastnosti moderného automobilu kombinované ako adaptívny tempomat, asistenti parkovania a navigácie, rozpoznávanie reči a asistent jazdného pruhu, vďaka čomu je v blízkosti úplne nezávislého prevádzkovaného vozidla. Tiež online ponuky odporúčaní, ako sú ponuky od Netflixu a Amazonu, detekcia podvodov a kombinácia strojového učenia s tvorbou jazykových pravidiel, aby ste vedeli, čo o vás hovoria zákazníci na Twitteri, Nanotronics, ktorá automatizuje optické mikroskopy pre lepšie kontroly, Rethink Robotics ich používa na zlepšenie svojej výroby rýchlosti a školenie ich robotických ramien, zvyšovanie presnosti segmentácie zákazníkov, predpovedanie celoživotnej hodnoty zákazníka, optimalizácia skúseností používateľa v aplikácii, detekcia vzorcov nakupovania zákazníkov, hodnotenie zdravotných rizík, zlepšovanie personalizovanej starostlivosti a presnejšia diagnostika chorôb - to všetko sú každodenné ilustrácie stroja učenie.

    Dobrý systém strojového učenia vytvárajú základné a pokročilé algoritmy, škálovateľnosť, možnosti prípravy údajov, modelovanie a automatizácia súborov a iteračné procesy. Strojové učenie je v poslednej dobe veľa noviniek vďaka jeho pokrokom v oblasti „hlbokého učenia“, ktoré zahŕňajú jeho populárnu porážku veľmajstra Go Sedla Lee Sedola v AlphaGo a ďalších nových pôsobivých produktov týkajúcich sa strojového prekladu a rozpoznávania obrázkov. Strojové učenie spotrebúva veľké množstvo dát, je zhovievavejšie k zmene dátových bodov alebo parametrov a podporuje väčšiu zložitosť a variabilitu. Generovaný výstup s týmito procesmi je možné bez problémov aplikovať na rôzne platformy, ako sú analytické systémy, cloud computing, okrajové siete a vstavané systémy. Skoková zmena z éry, v ktorej sa štatistiky zameriavali hlavne na technologické platformy, do kognitívnej éry, ktorá umožňuje poznatky založené na podnikaní. Strojové učenie, IoT a AI sú navzájom prepojené. IoT krásne dopĺňa umelú inteligenciu, pokiaľ ide o výpočty v reálnom čase. Ľudstvo by čoskoro úplne nahradili kráčajúce stroje, ktoré by boli oveľa inteligentnejšie ako my. Tieto stroje už začali v podnikoch fungovať na rôzne účely a v nadchádzajúcom čase by sme videli, ako vlna mechanickej transformácie premení aj náš každodenný život. Tieto ľudské dynamá zmenia naše spôsoby pohľadu na život budovaním vnímania z údajov, ktoré dostávajú, a metód, ktoré ľudia nikdy nedokázali. To by znamenalo, že stroje skutočne prekonajú ľudskú silu takmer vo všetkom, čo vedie k zmene procesu, úspore nákladov a vyššej a odvážnejšej úrovni automatizácie. Systémy rozpoznávania obrazu a hlasu rozpoznávajú jednotlivcov rôznymi kanálmi a podľa prieskumu budú mať najrýchlejšie rastúce spoločnosti viac inteligentných strojov ako zamestnanci.

      Model vývojárov ML

      Primárne existujú tri rôzne typy strojového učenia, ktoré sa učia pod dohľadom, bez dozoru a na posilnenie. Vyberajú sa v závislosti na dokončení úlohy 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.

        WhatsApp nás

        Ukončite mobilnú verziu