Что такое машинное обучение? - Как это работает? Техника и преимущества

• Что такое машинное обучение?

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это программа искусственного интеллекта (ИИ), которая предоставляет системам потенциал для автоматического обнаружения и улучшения из опыта без явной разработки. Машинное обучение концентрируется на развитии компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.

Процесс понимания концепций начинается с наблюдений или данных, например, непосредственного опыта или инструкций, чтобы иметь возможность искать поведение с помощью данных и более эффективных возможностей в будущем в зависимости от примеров, которые мы приводим. Основная цель, как правило, состоит в том, чтобы компьютеры могли автоматически обучаться без участия человека и посторонней помощи и соответствующим образом изменять действия.

Определение машинного обучения

Просто говорит, Находит шаблон в данных и использует этот шаблон, чтобы предсказать будущее

Машинное обучение позволяет нам обнаруживать шаблоны в существующих данных, а затем создавать и использовать модель, которая идентифицирует эти шаблоны в инновационных данных.
Машинное обучение стало мейнстримом

• Крупные поставщики считают, что на этом рынке есть большие деньги. Машинное обучение часто будет поддерживать ваш бизнес.

Что значит учиться?

Процесс изучения:

• Идентификация моделей
• Распознавание этих шаблонов, когда вы видите их снова

Почему машинное обучение так популярно в настоящее время?

• Много данных
• Много мощности компьютера
• Эффективный алгоритм машинного обучения

Все эти факторы на самом деле даже более доступны, чем когда-либо.

Как машинное обучение облегчает работу?

Машинное обучение поможет нам жить счастливой, здоровой и продуктивной жизнью. Всякий раз, когда мы понимаем, как направить власть.

Некоторые заявляют, что ИИ обычно вступает в «коммерческую революцию». В то время как предыдущая Промышленная революция контролировала физическую и механическую силу, новая революция будет контролировать интеллектуальные и когнитивные способности. В конце концов, компьютер заменяет не ручной, а интеллектуальный труд. Но как именно собирается этот манифест? И это то, что происходит в настоящее время?

Вот некоторые искусственный интеллект и машинное обучение повлияет на вашу повседневную жизнь.

Самодвижущиеся автомобили и автоматизированные перевозки

Вы когда-нибудь летали на самолете в последнее время? Если в этом случае у вас есть довольно опытный специалист по автоматизации перевозок на работе. Эти передовые коммерческие самолеты используют FMS (систему управления полетом), комбинацию GPS, датчиков движения и компьютерных систем, чтобы иметь возможность определять свое положение во время полета. Поэтому средний пилот Boeing 777 потребляет всего семь минут, в основном управляя самолетом вручную, и несколько из этих минут тратятся во время взлета и посадки.

Прыжок в автомобили с автоматическим управлением гораздо сложнее. На улицах гораздо больше автомобилей, препятствий и препятствий, которые необходимо учитывать, когда дело доходит до схем движения транспорта и протоколов. Тем не менее, автомобили с автономным управлением на самом деле реальность. По данным исследования с 55 автомобилями Google, которые проехали более 1, 3 миллиона миль, эти автомобили с искусственным интеллектом даже превосходят машины, управляемые человеком.

Навигационный запрос был исправлен давно. Карты Google в настоящее время получают данные о местоположении со смартфона. Просто оценивая местоположение гаджета от одного момента времени к другому, он может выяснить, насколько быстро устройство перемещается. Проще говоря, он может выяснить, насколько медленный трафик в режиме реального времени. Он может объединять эти данные с вхождениями пользователей для создания образа трафика в любой данный момент. Карты могут предложить вам самый быстрый маршрут в зависимости от пробок, строительных работ или несчастных случаев между вами и пунктом назначения.

Кроме того, некоторые примеры для ML и AI, чтобы сделать нашу жизнь проще, как

• Поиск Гугл
• Интеллектуальные игры
• Прогнозы акций
• робототехника

Ведущие компании машинного обучения

Машинное обучение становится важной частью нашей повседневной жизни. Он действительно используется в финансовых процедурах, медицинских осмотрах, логистике, публикации и в различных быстрорастущих отраслях.

1. Google - Нейронные сети и машины
2. Тесла - Автопилот
3. Amazon - Echo Speaker Alexa
4. Apple - Персонализированный Эй, Сири
5. TCS - модель первой поставки машины с робототехникой
6. Facebook - Chatbot Army и т. Д.

Работа с машинным обучением

Машинное обучение позволяет компьютерам воспроизводить и приспосабливаться к поведению человека. После применения машинного обучения каждый разговор и каждое отработанное действие превращается в нечто, что система может легко освоить и использовать из-за ноу-хау в течение определенного периода времени. Понять и превратить в лучшее.
Машинное обучение имеет три категории, и я покажу вам, как все они работают, на примерах.
Изначально есть

• Контролируемое машинное обучение

где система использует предыдущую статистику для прогнозирования будущих результатов.

Так как это проявляется?

Подумайте о системе распознавания спама в Gmail. Теперь там будет рассмотрен набор электронных писем (огромное количество, как и миллионы), которые недавно были классифицированы из-за спама или не спама. Начиная с этого уровня, с возможностью определить, какие функции электронной почты являются спамом или не отображают спам. Получив знания об этом, с возможностью классифицировать начальные электронные письма как спам или иным образом.

• Неуправляемое машинное обучение

Обучение без учителя просто работает с входными данными. По сути, он идеально подходит для входящих данных, чтобы сделать их более понятными и организованными. В основном, он изучает входные данные, чтобы обнаружить поведение, общие черты или недостатки ваших потенциальных клиентов. Возможно, учитывая, как Amazon или любой другой тип интернет-магазинов может порекомендовать вам много, которые вы можете купить?

Это действительно из-за неконтролируемого машинного обучения. Подобные веб-сайты учитывают предыдущие приобретения и могут порекомендовать другие виды деятельности, о которых вы тоже можете подумать.

• Усиление обучения

Укрепление обучения позволяет системам понимать в зависимости от предыдущих преимуществ для своей деятельности. Всякий раз, когда система требует разрешения, она может быть оштрафована или признана за ее действия. Для каждого действия должна получаться хорошая обратная связь, которая обнаруживается, если это сработало некорректно или корректирующим действием. Этот вид машинного обучения обычно сосредоточен исключительно на повышении эффективности функции.

Преимущества машинного обучения

Есть много преимуществ машинного обучения в различных областях, некоторые области и их преимущества перечислены ниже.

1. Кибербезопасность -

Поскольку предприятия борются с постоянными кибератаками и сложными постоянными угрозами, теперь для решения проблем кибершпионажа необходимы более преданные сотрудники. Для успешного обнаружения нарушений инструменты следующего поколения должны с большой скоростью оценивать ряд данных в большом объеме, чтобы определить возможные нарушения. Благодаря машинному обучению квалифицированные сетевые эксперты могут легко перенести большую часть тяжелой работы, которая поможет им отличить угрозу, которую стоит преследовать, от подлинной деятельности, не требующей дополнительного анализа.

2. Бизнес -

• Правильные прогнозы продаж. Существуют многочисленные способы, которыми ML может помочь в процессе прогнозирования продаж. ML предоставляет различные функции в отношении прогнозов продаж:

i) Быстрое прогнозирование и обработка исследований

ii) Использование данных из неопределенных источников

iii) Помогает с выражением устаревшей статистики поведения клиентов

• Облегчает медицинские прогнозы и категорию диагностики (для медицинских корпораций): ML обеспечивает превосходную ценность в отрасли здравоохранения, поскольку он помогает определить пациентов с высоким риском, помимо постановки диагноза, а также дает рекомендации по наиболее эффективным лекарствам.
• Защита от спама на рабочем месте: ML позволяет системам фильтрации спама создавать новейшие протоколы, в которых используются нейронные сети, подобные мозгу, для удаления ненужных электронных писем.

3. Обучение и AI (искусственный интеллект) для управления цепями поставок:

• Быстрее, с большей производительностью. Отгрузка и доставка. Рынок автономных транспортных средств находится в зарождающейся фазе. Тем не менее, просто потому, что он начинает созревать, существует огромная возможность сократить время доставки. Водители грузовиков могут легко приземлиться на улице, чтобы получить небольшой промежуток времени в определенный промежуток времени. Автономные транспортные средства, управляемые искусственным интеллектом и машинным обучением, не нуждаются в периоде вождения.
• Администрирование инвентаризации. Основное использование преимуществ ИИ, как правило, заключается в улучшении перспективных функций компьютера систем и машин ERP (Enterprise Resource Planning). Компьютерная перспектива может быть описана как область компьютерных наук, которая фактически работает над тем, чтобы позволить компьютерным системам обнаруживать, определять и обрабатывать изображения.

Благодаря машинному обучению и глубокому обучению, различие в изображениях становится все более осуществимым, что означает, что компьютерные системы теперь могут идентифицировать и сортировать элементы на изображениях, обладающих высоким уровнем надежности - в некоторых случаях, возможно, превосходящих людей.

Что касается администрирования цепочки поставок, компьютерная перспектива может легко обеспечить лучшее управление запасами. Сосредоточьтесь на, например, опробовал систему, когда робот, предварительно загруженный камерой, контролировал инвентарь в магазинах. (Для фактов о различных тенденциях и важных проблем в современном управлении цепочками поставок).

Требуемые навыки машинного обучения

Команда на языке программирования для изучения навыков машинного обучения, таких как R, Python и TenserFlow.js. R является языком программирования с открытым исходным кодом и экологически чистым. Он поддерживает машинное обучение, поддерживает различные виды статистики о статистике и многое другое. У него есть много доступных пакетов для решения проблемы машинного обучения и многих других вещей.

R очень популярен.

Многие коммерческие машиностроители предлагают поддержку R. Но это не единственный выбор:

питон

Кроме того, Python становится все более популярным благодаря технологии с открытым исходным кодом для машинного обучения. Также есть несколько библиотек и пакетов для python. Таким образом, R больше не одинок как единственный открытый язык.

TenserFlow.js

TensorFlow.js - это библиотека JavaScript с аппаратным ускорением и открытым исходным кодом, предназначенная для обучения и реализации моделей машинного обучения.

• Разработка ML в веб-браузере

Используйте универсальные и удобные API-интерфейсы для разработки моделей с самого начала, используя низкоуровневую коллекцию линейной алгебры JavaScript, а также API-интерфейсы высокоуровневых слоев.

• Управление существующими моделями

Работайте с преобразованием модели TensorFlow.js, чтобы выполнить уже существующие модели TensorFlow, наиболее подходящие для веб-браузера.

• Изучите существующие модели

Восстановите существующие модели ML, работающие с данными датчиков, прикрепленными к веб-браузеру, или другой клиентской статистикой.

Почему мы должны использовать машинное обучение?

Машинное обучение требуется для задач, которые могут быть слишком сложными для непосредственного программирования людьми. Несколько задач невероятно сложны, так что людям может быть неправильно, если не трудно, использовать все технические детали и явно кодировать их. Поэтому, скорее, мы предлагаем большое количество данных для алгоритма машинного обучения, а затем позволяем алгоритму обрабатывать их, обнаруживая эти данные и ища модель, которая должна быть достигнута фактическими компьютерными программистами.

Область машинного обучения

Машинное обучение в настоящее время является одной из самых популярных тем в области компьютерных наук. Технологии, такие как цифровые данные, большие данные, искусственный интеллект, автоматизация и машинное обучение, постепенно формируют будущее работы и рабочих мест. На самом деле это конкретный список методов, которые позволяют машинам понять из данных, и помогают делать прогнозы. Если предвзятость недавнего и настоящего подпитывает прогнозы будущего, то стоит ожидать, что ИИ будет работать независимо от человеческих дефектов.

• Совместное обучение:

Совместное обучение - это использование отдельных вычислительных объектов, поэтому они сотрудничают, чтобы иметь возможность создавать улучшенные результаты обучения, которые они могли бы достичь сами. Хорошим примером этого может быть реализация узлов системы сенсорных IoT-сетей или точная так называемая граничная аналитика. При использовании относительно IoT, скорее всего, будет полезно учиться множеству разных сущностей несколькими способами.

• Квантовый вычислительный процесс:

Работа по машинному обучению требует сложностей, включая манипулирование и классификацию многих векторов в многомерных областях. Традиционные алгоритмы, которые мы в настоящее время применяем для устранения многих из этих сложностей, занимают некоторое время. Квантовые компьютеры, вероятно, будут хороши в манипулировании многомерными векторами в огромных тензорных областях. Скорее всего, обе разработки как контролируемых, так и неконтролируемых алгоритмов обучения квантовой машине, безусловно, значительно увеличат число векторов и их размеры значительно быстрее, чем традиционные алгоритмы. Это приводит к значительному увеличению скорости, с которой алгоритмы машинного обучения, безусловно, будут работать.

Кто является подходящей аудиторией для изучения технологий машинного обучения?

1. Лидеры бизнеса - они хотят решения бизнес-проблемы. Хорошие решения имеют реальную ценность для бизнеса. Хорошие организации делают вещи быстрее, лучше и дешевле, поэтому лидеры бизнеса действительно хотят этих решений. Это хорошо, потому что у лидера бизнеса также есть деньги, чтобы заплатить за эти решения.

2. Разработчики программного обеспечения - они хотят создать лучшее приложение. Если у вас есть разработчики программного обеспечения, машинное обучение может помочь вам создавать более умные приложения, даже если вы не тот, кто создает модели; Вы можете просто использовать модели.

3. Data Scientists - им нужны мощные и простые в использовании инструменты. Первый вопрос - напоминание о том, что такое Data Scientist?

Кто-то, кто знает о:

• Статистика
• Программное обеспечение для машинного обучения
• Некоторая проблемная область (в идеале)

Некоторая проблемная область - профилактическое обслуживание роботов, мошенничество с транзакциями по кредитным картам и т. Д.

Есть несколько ключевых вещей, которые нужно знать о Data Scientist

• Хороших мало
• Хорошие дорогие

Вы можете решить важную бизнес-проблему с помощью машинного обучения, вы можете сэкономить много денег, Там есть реальная ценность для бизнеса, и поэтому хороший специалист по данным, который знает все три таких вещи, как статистика, программное обеспечение для машинного обучения и проблемная область, может иметь огромное количество значение.

Как эта технология поможет вам в карьерном росте?

Некоторые пункты важны для машинного обучения в карьерном росте согласно ниже.

• Преобразуйте организационные сложности в математическое представление:

  Машинное обучение - это поле, почти созданное для логических мыслей. Будучи профессией, это объединяет технологии, математику и оценку бизнеса как одну задачу. Вы должны быть в состоянии сконцентрироваться на технологиях и уделить этому интеллектуальное внимание, однако, вы также должны понимать эту проблему в отношении бизнес-сложностей, а также указывать проблему компании в отношении сложности математического машинного обучения и приносить пользу к концу.

• По сути, используйте фон в анализе данных:

  Аналитики данных находятся в идеальной позиции для перехода к профессии машинного обучения в качестве следующего этапа. В этой части важным элементом может быть аналитическое мышление, указывающее на то, что это своего рода метод рассмотрения причин, следствий и самодисциплины, когда вы смотрите на данные, вы копаетесь в них, определяете, что выполняет, в частности, не совсем работает, может Кроме того, похоже, что уметь обсуждать информацию значительным образом, производить хорошую визуализацию, синтезировать информацию, чтобы ее могли понять деловые партнеры, очень важно.

• Изучите Python, а также узнайте, как работать с библиотеками машинного обучения:
  

  Насколько языки программирования идут и получают знания Python. После этого перейдите к библиотекам машинного обучения: «Scikit-learn и Tensor Flow очень известны в данной области».

Вывод - что такое машинное обучение

Процессы машинного обучения, используемые в организованных оценках сложных областей анализа, включая повышение качества, могут помочь в процессе отбора заголовков и субъективных дополнений. Методы машинного обучения представляют особый интерес, учитывая постоянное повышение результатов поиска, а доступность общего количества доказательств является определенным препятствием на пути прогресса в области анализа. Усовершенствованный контракт рецензента, казалось, был связан с лучшей предсказательной эффективностью.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к тому, что такое машинное обучение. Здесь мы обсудили работу и преимущества машинного обучения и ведущих компаний, которые внедряют эту технологию. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

1. Что такое Python
2. Использование машинного обучения
3. Машинное обучение против искусственного интеллекта
4. Что такое глубокое обучение
5. Гиперпараметр машинного обучения