Nts'etsopele ea Ts'ebeliso ea webo le mobile

Machine Ithuta

Thuto ea mechine ke tloaelo ea tlhaiso-leseling e sebelisang mochini oa mehlala ea tlhahlobo. Mochini oa ho ithuta o lulang o ithuta ho boloka liketso tsa ona o nepahetse le leseli le lecha ke 'nete ho ithuta mochine sistimi. Boitsebiso bo fepeloa mochining oa ho ithuta ka liketso tsohle le phepelo e sa sebetseng ebe mosebetsi o iketsa ntle le ho hloka tšitiso ea batho kapa ea matsoho. Thuto ea mechine e lumelletse likhomphutha ho fumana leseli le patiloeng, li sebelisa li-algorithm tse fumanoang khafetsa ho tsoa boitsebisong boo ba li fuoang, ntle le ho hlophisoa ka ho hlaka hore na ba ka sheba hokae. Thuto ea mechine e ka senola maano le lihlahisoa tse ncha litsamaisong tse fapaneng ho kenyeletsoa IT, tlhokomelo ea bophelo, thepa, matla esita le thuto. Mekhahlelo ea ts'ebetso e neng e e-so ka e bonoa e ne e ka fihlelleha lits'ebetsong tsa khoebo ke ba ithutoang, mme boemong ba motho ka mong, lisebelisoa tse bohlale li ne li tla re tataisetsa ntho e ngoe le e ngoe le ho thusa ho nolofatsa maphelo a rona. Thuto ea mechine ke mahlale a seng ncha hohang empa a ntse a eketseha hona joale.

    Bahlahisi ba ho Ithuta ka Mechini

    Phephetso e potolohileng sekhutlo ke hore na mechini ena e ka sebetsana hantle le tlhaiso-leseling e hlophisitsoeng le ho ba teng ha lits'ebetso tsa boleng bo holimo. Haeba ba etsa joalo, liphetho li ke ke tsa nahanoa. Re ka noha esale pele boemo ba liphetoho bo tla etsahala, phetoho ea 'nete e tla ba e ikhethang. Empa tsena tsohle ehlile li hloka nako e ngata ho etsahala.

    Thuto ea mechine kajeno ha e tšoane le nakong e fetileng, ka lebaka la mahlale a macha a likhomphutha. Ha mefuta e pepesetsoa lintlha tse ncha, karolo ea iterative ea ho ithuta mochine e bohlokoa haholo kaha ba khona ho ikamahanya le maemo. Li hlahisa litholoana le liqeto tse phetoang tse phetoang, ka ho ithuta ho tsoa lipompong tse fetileng tseo ba li filoeng. Thuto ea mechine o hlahile ka mohopolo oa hore likhomphutha li na le bokhoni ba ho ithuta ntle le ho etsetsoa mosebetsi o ikhethileng, ke ho tseba mohlala mme bafuputsi ba ntse ba rala mekhoa ea ho bona hore na likhomphutha li ka ithuta ho tsoa boitsebisong ka bohlale ba maiketsetso. Batho ba tsosolositse thahasello ho ho ithuta mochine joalo ka tlhahlobo ea Bayesian le tlhahisoleseling bakeng sa lintlha tse 'maloa joalo ka polokelo ea data e theko e tlase, ts'ebetso e matla le e theko e tlase ea komporo le mefuta e ntseng e hola le palo ea data e fumanehang. Lintho tsena kaofela li entse hore ho khonehe ho iketsetsa le ho potlakela ho haha ​​mehlala e ka hlahlobang lintlha tse rarahaneng le tse kholoanyane le ho fana ka liphello tse nepahetseng le tse potlakileng ka tekanyo e kholo ha ho hlokahala. Ka ho theha mehlala e nepahetseng, likhoebo le mekhatlo e na le monyetla o motle oa ho lemoha menyetla e nang le phaello le e atlehileng le ho fokotsa likotsi, ka hona, ho ithuta mochine karolo ea bohlokoa indastering ea mantlha.

    Thuto ea mechine e thusa ho sebelisana le rona, ho beha mabaka le ho ithuta le rona ka mokhoa o ikhethileng le oa tlhaho. Nahana ka li-stock trades, likhothaletso tsa lifilimi tsa Netflix, lipapatso tsa Marang-rang tse hlahang ho latela mekhoa ea rona ea ho bala - ena kaofela ke mehlala ea hore na ho ithuta mochine e re thusa ho hlahloba lefatše ka mekhoa e matla le ea boqapi. Pejana, phetoho e khōlō historing ea batho e bile phetoho ea liindasteri e ileng ea nolofalletsa liindasteri ho theha mesebetsi e mengata ka ho ba le tlhahiso e ngata le ho phahamisa maemo a bophelo ka kakaretso. Kajeno, ho ithuta mochine ke phetoho e 'ngoe e joalo eo lefatše le tlang ho tobana le eona. Re mothating oa ho iketsetsa le bohlale ba maiketsetso ho ba sebapali sa bohlokoa le haeba lintho li etsoa hantle, ho ithuta mochine e tla thusa lik'hamphani ho holisa likhoebo tsa bona le ho nts'etsapele leseli hang hang. Joalo ka Phetohelo ea Liindasteri, karolo ea bohlokoa ea ho ithuta mochine ke tšebelisano- re tla hloka basebetsi ba bohlale hammoho ba sebetsang molemong oa katleho e fanang ka tlhahiso e nepahetseng. Basebetsi bao ho buuoang ka bona mona ba tla ba le lienjineri tsa data, litsebi tsa meralo ea IT, basebelisi ba khoebo, bo-ramahlale ba data, tlhahisoleseling litsebi, balaoli ba tsamaiso, batsamaisi, bahlahisi, joalo-joalo.

    Re tseba hantle ka ho ithuta mochine likopo tse ntseng li sebetsa maphelong a rona kajeno. Ka nako e telele, algorithms ea ho ithuta mochine li bile teng empa se sa tsoa ntlafatsoa ke bokhoni ba ho sebelisa lipalo tse rarahaneng tsa lipalo ho data e kholo, kapele le khafetsa. E 'ngoe ea mehlala eo re seng re e tseba ke koloi ea Google e itsamaisang, e neng e ferekanngoa haholo ebile e thehiloe ho eona. ho ithuta mochine. E na le likarolo tsohle tsa koloi ea sejoale-joale e kopantsoeng joalo ka li-adaptive cruise control, ho paka le bathusi ba likepe, ho amohela puo le lane assistant e etsang hore e be haufi le koloi e sebetsang e ikemetseng ka ho feletseng. Hape likhothaletso tsa inthaneteng li fana joalo ka tse tsoang ho Netflix le Amazon, ho lemoha bosholu le ho kopanya ho ithuta mochine ka popo ea melao ea lipuo ho tseba seo bareki ba se buang ka uena ho Twitter, Nanotronics, e iketsetsang li-microscopes bakeng sa tlhahlobo e ntlafalitsoeng, Nahana hape ka Liroboto tse e sebelisang ho ntlafatsa lebelo la tlhahiso ea bona le ho koetlisa matsoho a bona a roboto, ho eketsa ho nepahala ha karolo ea bareki, ho bolela esale pele boleng ba bophelo ba bareki. , ho ntlafatsa boiphihlelo ba mosebelisi ka har'a app, ho bona mekhoa ea ho reka ha bareki, ho lekola likotsi tsa bophelo bo botle, ho ntlafatsa tlhokomelo ea motho ka mong, le ho hlahloba mafu ka nepo haholoanyane ke litšoantšo tsa letsatsi le letsatsi tsa ho ithuta mochine.

    E ntle ho ithuta mochine Sistimi e entsoe ka li-algorithms tsa mantlha le tse tsoetseng pele, scalability, bokhoni ba ho lokisa data, mohlala o kopaneng le mekhoa ea boiketsetso le mekhoa e pheta-phetoang. Thuto ea mechine haufinyane tjena e ngata litabeng ka lebaka la tsoelo-pele ea eona "thuto e tebileng” e kenyelletsang ho hloloa ha eona ho tsebahalang ha AlphaGo ea Go grandmaster Lee Sedol le lihlahisoa tse ling tse ncha tse khahlang mabapi le phetolelo ea mochini le ho lemoha litšoantšo. Thuto ea mechine e sebelisa lintlha tse ngata, e tšoarela haholoanyane ho fetola lintlha kapa li-parameter mme e ts'ehetsa ho rarahana ho hoholo le ho fetoha. Sephetho se hlahisoang ka lits'ebetso tsena se ka sebelisoa ka mokhoa o se nang moeli ho li-platform tse fapaneng tse fapaneng, joalo ka lits'ebetso tsa analytics, leru dikhomphiutha, marang-rang a marang-rang le litsamaiso tse kentsoeng. Phetoho ea mohato ho tloha nakong eo ho eona ho neng ho khannoa lintlha tsa thekenoloji ho ea ho nako ea kelello, e lumellang temohisiso e tsamaellanang le khoebo. Thuto ea mechine, IoT le AI li hokahane ka tsela e itseng. IoT e sebetsa hantle bohlale ba maiketsetso ha ho tluoa khomphuteng ea nako ea nnete. Haufinyane moloko oa batho o ne o tla nkeloa sebaka ke mechine e tsamaeang ka maoto e neng e tla ba bohlale haholo ho re feta. Mechini e se e qalile ho kena likhoebong ka sepheo se fapaneng mme nakong e tlang, re tla bona leqhubu la phetoho ea mechini le lona le fetisa bophelo ba rona ba letsatsi le letsatsi. Li-dynamos tsena tsa batho li tla fetola mekhoa ea rona ea ho sheba bophelong ka ho aha temoho ho tsoa ho data eo ba e fumanang le ka mekhoa eo batho ba neng ba ke ke ba e khona. Sena se tla bolela hore mechini e tla hlola matla a batho hoo e batlang e le ntho e ngoe le e ngoe e hlahisang phetoho ea ts'ebetso, ho boloka litšenyehelo le maemo a maholo le a sebete a boithaopo. Lits'ebetso tsa ho tseba litšoantšo le lentsoe li tla amohela batho ka bongata liteisheneng tse fapaneng mme ho ea ka phuputso, lik'hamphani tse hōlang ka potlako li tla ba le mechini e bohlale ho feta basebetsi.

      Mohlala oa Bahlahisi ba ML

      Haholo-holo ho na le mefuta e meraro e fapaneng ea ho ithuta mochine tse hlokometsoeng, tse sa laoleheng, le tse matlafatsang thuto. Tsena li khethoa ho ipapisitsoe le mosebetsi oa ho phethela le bonolo ba ts'ebetso. Thutong e laoloang, algorithm ea ho ithuta e se e fuoe karabo ha o ntse o bala tlhaiso-leseling eo e leng sephetho se nepahetseng bakeng sa ntlha ka ngoe ea data e ngotsoe ka ho hlaka ha ho koetlisoa mohlala. E ikemiselitse ho fumana kamano ho fapana le ho fumana karabo e le hore e ka tseba esale pele kapa ea hlophisa lintlha tsa data ha lintlha tsa data tse sa abuoang li qalisoa. Ken Ho ithuta ho sa laoloang, algorithm ea ho ithuta ha e fuoe karabo nakong ea thupelo mme boleng bo lutse ho fumaneng likamano le lipaterone. E ikemiselitse ho fumana likamano tse nang le moelelo lipakeng tsa lintlha tsa data. Mofuta oa hoqetela ke oa thuto ea Matlafatso e leng motsoako pakeng tsa thuto e behiloeng leihlo le e sa behiloeng leihlo. E hloka khokahano le tikoloho mme e sebelisetsoa ho rarolla mathata a rarahaneng ho feta a pele a mabeli. Mehlala e mmaloa e tsebahalang haholo ke backgammon, poker, le Go, eo ke eona lipapali le lintlha tse fanoang ke tikoloho ho tlohella moemeli ho arabela le ho ithuta ka boyona.

        Our Morero Lintlha-khōlō Tsa

        Re aha le ho ntshetsa pele bakeng sa ho sebetsa, ho phela le puisano. Re nka merero ka sepheo sa ho fumana litharollo tse bohlale, tse ncha tsa mathata, tse kholo le tse nyane.

        Ngolisa ho Lethathamo la Rōna

        Ngolisa ho Lethathamo la Rōna

        Ikopanye le lenane la rona la mangolo ho amohela litaba tsa morao-rao le liapdeite ho tsoa sehlopheng sa rona.

        U ka Katleho peeletso!

        Share ena
        %d bo ra-blog likes this: