Vodilne informacije-NewGenApps certificirani partnerji

Ponosni smo, da smo certificirani partnerji Leadinfo!

Razvoj spletnih in mobilnih aplikacij

Analiza velikih podatkov in podatkovna znanost

Umetna inteligenca in strojno učenje

Rešitve AR in VR

OGLED VSEH STORITEV 

strojno učenje

Strojno učenje je praksa analize podatkov, ki mehanizira gradnjo analitičnih modelov. Učni stroj, ki se redno uči, kako ohraniti svoja dejanja pravilna in vpoglede sveže, je pravi sistem strojnega učenja. Podatki se z vsakim dejanjem in nedejavnim virom vnesejo v učni stroj, nato pa se naloga avtomatizira, ne da bi nenehno potrebovali človeški ali ročni poseg. Strojno učenje je računalnikom omogočilo, da najdejo skrite vpoglede z uporabo algoritmov, ki vedno znova pridobivajo iz podatkov, ki so jim posredovani, ne da bi bili izrecno programirani, kje naj iščejo. Strojno učenje bi lahko razkrilo nove strategije in produktivnost v različnih sistemih, vključno z IT, zdravstveno varstvo, logistika, energija in celo izobraževanje. Samoučne alge bi v poslovnih sistemih dosegle izjemno raven učinkovitosti, na osebni ravni pa bi nas pametni pripomočki dejansko usmerili v vse in nam olajšali življenje. Strojno učenje je znanost, ki sploh ni nova, zdaj pa dobiva nov zagon.

    Razvijalci strojnega učenja

    Izziv, ki se vrti za vogalom, je, ali lahko ti stroji dejansko obravnavajo nestrukturirane in strukturirane podatke ter razpoložljivost kakovostnih algoritmov. In če se bodo, bodo rezultati nepredstavljivi. Lahko samo predvidevamo stopnjo sprememb, ki bi se zgodile, resnična preobrazba bi bila omembe vredna. Toda vse to vsekakor zahteva precej časa.

    Strojno učenje danes zaradi novih računalniških tehnologij sploh ni tako kot nekoč. Ker so modeli izpostavljeni novim podatkom, je iterativni vidik strojnega učenja precej pomemben, saj se lahko samostojno prilagajajo. Prinašajo ponovljive, zanesljive rezultate in odločitve, tako da se učijo iz prejšnjih izračunov, ki so jim bili predloženi. Strojno učenje se je rodilo iz ideje, da se računalniki lahko učijo, ne da bi bili dejansko programirani za opravljanje določene naloge, to je prepoznavanje vzorcev in raziskovalci iščejo načine, kako ugotoviti, ali bi se računalniki lahko učili iz podatkov z umetno inteligenco. Ljudje so obnovili zanimanje za strojno učenje tako kot Bayesova analiza in rudarjenje podatkov zaradi nekaj dejavnikov, kot so dostopno shranjevanje podatkov, zmogljivejša in cenejša računalniška obdelava ter rastoče raznolikosti in količine razpoložljivih podatkov. Vse te stvari so omogočile samodejno in hitro izdelavo modelov, ki lahko analizirajo kompleksnejše in večje podatke ter po potrebi dajo natančnejše in hitrejše rezultate v velikem obsegu. Z oblikovanjem natančnih modelov imajo podjetja in organizacije dobre možnosti, da prepoznajo donosne in uspešne priložnosti ter zmanjšajo tveganja, s čimer postane strojno učenje pomemben element v jedru industrij.

    Strojno učenje omogoča kognitivnim sistemom, da sodelujejo, razmišljajo in se učijo z nami na prilagojen in naraven način. Pomislite na trgovanje z delnicami, priporočila za filme Netflix, internetne oglase, ki se prikazujejo na podlagi naših brskalnih navad - to so vsi primeri, kako nam strojno učenje pomaga raziskovati svet na močne in kreativne načine. Prej je bila prelomnica v zgodovini človeštva industrijska revolucija, ki je industriji omogočila, da je ustvarila več delovnih mest, tako da je bila bolj produktivna in s tem dvignila splošni življenjski standard. Danes je strojno učenje še ena takšna revolucija, s katero se bo svet soočil. Smo na robu avtomatizacije in umetne inteligence, ki je ključni igralec, in če se stvari naredijo pravilno, bi strojno učenje podjetjem pomagalo pri rasti poslovanja in takojšnjem razvoju spoznanj. Tako kot pri industrijski revoluciji je tudi pri strojnem učenju ključna sestavina sodelovanje - tudi mi bi potrebovali pametnejšo delovno silo, ki bi delovala za uspešen proces, ki bi dal prave rezultate. Delovna sila, o kateri se tukaj govori, bi imela podatkovne inženirje, arhitekte IT, poslovne uporabnike, znanstvenike za podatke, strokovnjake za podatkovno rudarjenje, sistemske skrbnike, vodstvene delavce, razvijalce itd.

    Dobro se zavedamo aplikacij strojnega učenja, ki se danes pojavljajo v našem življenju. Že dolgo obstajajo algoritmi strojnega učenja, nedavno pa se je razvila zmožnost samodejne uporabe zapletenih matematičnih izračunov za velike podatke, hitreje in znova in znova. Eden od primerov, ki ga že poznamo, je samovozeči Googlov avtomobil, ki je bil močno hiper in temelji na strojnem učenju. Ima vse značilnosti sodobnega avtomobila v kombinaciji, kot so prilagodljivi tempomat, parkirni in navigatorski asistenti, prepoznavanje govora in asistent za pas, zaradi česar je blizu povsem neodvisnemu vozilu. Tudi spletna priporočila ponujajo, kot sta Netflix in Amazon, odkrivanje prevar in kombiniranje strojnega učenja z oblikovanjem jezikovnih pravil, da veste, kaj stranke govorijo o vas na Twitterju, Nanotronics, ki avtomatizira optične mikroskope za boljše inšpekcijske preglede, Rethink Robotics pa ga uporablja za izboljšanje njihove proizvodnje pospešujejo in trenirajo svoje robotske roke, povečujejo natančnost segmentacije kupcev, napovedujejo življenjsko vrednost stranke, optimizirajo uporabniško izkušnjo v aplikaciji, odkrivajo vzorce nakupovanja strank, ocenjujejo zdravstvena tveganja, izboljšujejo osebno oskrbo in natančneje diagnosticirajo bolezni, so vsakodnevne ilustracije stroja učenje.

    Dober sistem strojnega učenja ustvarjajo osnovni in napredni algoritmi, prilagodljivost, zmogljivosti priprave podatkov, modeliranje in avtomatizacija ansamblov ter iterativni procesi. Strojno učenje je v zadnjem času veliko v novicah zaradi njegovega napredka v "globokem učenju", ki vključuje njegov zelo priljubljen poraz AlphaGoja nad velemojstra Go Leeja Sedola in drugih novih impresivnih izdelkov v zvezi s strojnim prevajanjem in prepoznavanjem slik. Strojno učenje porabi velike količine podatkov, bolj odpušča spreminjanje podatkovnih točk ali parametrov in podpira večjo kompleksnost in variabilnost. Ustvarjen izid s temi procesi je mogoče brez težav uporabiti na več različnih platformah, kot so analitični sistemi, računalništvo v oblaku, robna omrežja in vgrajeni sistemi. Korak za spremembo iz obdobja, kjer so bili predvsem vpogledi tehnologija platformo usmerjeno v kognitivno dobo, ki omogoča poslovno usmerjene vpoglede. Strojno učenje, IoT in AI so med seboj povezani. IoT lepo dopolnjuje umetno inteligenco, ko gre za računalništvo v realnem času. Človeštvo bi kmalu popolnoma nadomestili s sprehajalnimi stroji, ki bi bili veliko bolj inteligentni od nas. Stroji so se že začeli pojavljati v podjetjih za različne namene, v prihodnjem času pa bomo videli val mehanične preobrazbe, ki bo preoblikoval tudi naše vsakdanje življenje. Ti človeški dinamo bodo spremenili naše načine gledanja na življenje z gradnjo zaznave iz podatkov, ki jih prejmejo, in metodami, ki jih ljudje nikoli ne bi mogli. To bi pomenilo, da bodo stroji dejansko prehiteli človeško silo v skoraj vsem, kar bo povzročilo spremembo procesa, prihranek stroškov in večje in drznejše stopnje avtomatizacije. Sistemi za prepoznavanje slik in glasu bi prepoznali posameznike po različnih kanalih, po raziskavi pa bodo najhitreje rastoča podjetja imela več pametnih strojev kot zaposleni.

      Model razvijalcev ML

      Predvsem obstajajo tri različne vrste strojnega učenja, ki so nadzorovano, nenadzorovano in okrepitveno učenje. Ti so izbrani glede na nalogo, ki jo je treba dokončati, in preprostost postopka. Pri nadzorovanem učenju je učni algoritem že dobil odgovor, medtem ko je branje podatkov, ki so pravilen izid za vsako podatkovno točko, izrecno označeno pri usposabljanju modela. Namesto da bi našel odgovor, namerava najti razmerje, da lahko pravilno napove ali razvrsti podatkovne točke, ko se sprožijo nedodeljene podatkovne točke. jazn Pri nenadzorovanem učenju učni algoritem med usposabljanjem ne dobi odgovora, vrednost pa je v iskanju korelacij in vzorcev. Njegov cilj je najti smiselne odnose med podatkovnimi točkami. Zadnja vrsta je učenje okrepitve, ki je mešanica med nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem. Zahteva povezavo z okoljem in se uporablja za reševanje bolj zapletenih problemov kot prejšnja dva. Nekaj ​​znanih primerov so backgammon, poker in Go, to so logične igre, podatke pa zagotavlja okolje, da se agent lahko sam odzove in uči.

        naše Projekt Izbor

        Gradimo in razvijamo za delo, življenje in komunikacija. Projektov se lotevamo z namenom, da poiščemo pametne, nove rešitve za težave, velike in majhne.

        Delite to