Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to program sztucznej inteligencji (AI), który zapewnia systemom możliwość automatycznego odkrywania i ulepszania na podstawie doświadczenia bez wyraźnego zaprojektowania. Uczenie maszynowe koncentruje się na rozwoju programów komputerowych, które mogą uzyskiwać dostęp do danych i wdrażać je samodzielnie.
Proces rozumienia pojęć zaczyna się od obserwacji lub danych, na przykład bezpośredniego doświadczenia lub instrukcji, aby móc szukać zachowań za pomocą danych i bardziej efektywnych możliwości w przyszłości, w zależności od podanych przez nas przykładów. Głównym celem jest zazwyczaj umożliwienie komputerom automatycznego uczenia się bez udziału człowieka lub pomocy i odpowiedniego modyfikowania działań.
Definicja uczenia maszynowego
Po prostu mówi: Znajduje wzorzec w danych i używa go do przewidywania przyszłości
Uczenie maszynowe pozwala nam odkrywać wzorce w istniejących danych, a następnie tworzyć i wykorzystywać model, który identyfikuje te wzorce w innowacyjnych danych
Uczenie maszynowe stało się głównym nurtem
- Duzi dostawcy uważają, że na tym rynku są duże pieniądze. Uczenie maszynowe często będzie wspierać Twój biznes
Co to znaczy uczyć się?
Proces uczenia:
- Identyfikowanie wzorców
- Rozpoznanie tych wzorów, gdy zobaczysz je ponownie
Dlaczego uczenie maszynowe jest obecnie tak popularne?
- Dużo danych
- Dużo mocy komputera
- Efektywny algorytm uczenia maszynowego
Wszystkie te czynniki są w rzeczywistości jeszcze bardziej dostępne niż kiedykolwiek.
W jaki sposób Machine Learning sprawia, że praca jest tak łatwa?
Uczenie maszynowe pomoże nam żyć szczęśliwszym, zdrowszym i jeszcze bardziej produktywnym życiem. Ilekroć zrozumiemy, jak kierować moc.
Niektórzy twierdzą, że AI zwykle wprowadza się w „rewolucję komercyjną”. Podczas gdy poprzednia rewolucja przemysłowa kontrolowała wytrzymałość fizyczną i mechaniczną, nowa rewolucja będzie kontrolować zdolności intelektualne i poznawcze. Ostatecznie komputer nie zastąpi pracy fizycznej, ale także pracy intelektualnej. Ale jak dokładnie przebiega ten manifest? I czy to się obecnie dzieje?
Oto sztuczna inteligencja, a uczenie maszynowe wpłynie na twoje codzienne życie.
Samochody samojezdne i zautomatyzowany transport
Czy ostatnio latałeś samolotem? Jeśli w takim przypadku dysponujesz dość doświadczoną automatyzacją transportu w pracy. Te zaawansowane samoloty komercyjne wykorzystują FMS (Flight Management System), połączenie GPS, czujników ruchu i systemów komputerowych, aby móc ustalić swoją pozycję podczas lotu. Dlatego przeciętny pilot Boeinga 777 zużywa zaledwie siedem minut w zasadzie latając samolotem ręcznie, a kilka z tych minut spędza się podczas startu i lądowania.
Skok do samochodów samojezdnych jest znacznie trudniejszy. Na ulicach jest znacznie więcej samochodów, przeszkód do uniknięcia, a więc ograniczeń, które należy uwzględnić, jeśli chodzi o wzorce ruchu i protokoły. Jednak samochody samojezdne są w rzeczywistości rzeczywistością. Te samochody napędzane AI mają nawet większe bezpieczeństwo niż samochody napędzane przez ludzi, według badań 55 pojazdów Google, które przejechały całkowicie ponad 1, 3 miliona mil.
Zapytanie nawigacyjne zostało naprawione dawno temu. Mapy Google pozyskują obecnie dane o lokalizacji ze smartfona. Po prostu oceniając lokalizację gadżetu od jednego punktu do drugiego, może dowiedzieć się, jak szybko urządzenie się przemieszcza. Mówiąc najprościej, może dowiedzieć się, jak mały jest ruch w czasie rzeczywistym. Może łączyć te dane z wystąpieniami za pośrednictwem użytkowników, aby w dowolnym momencie stworzyć obraz ruchu. Mapy mogą sugerować najszybszą trasę w zależności od korków, robót budowlanych lub wypadków między Tobą a miejscem docelowym.
A także kilka przykładów ML i AI, które ułatwią nam życie
- Wyszukiwarka Google
- Inteligentna gra
- Prognozy giełdowe
- Robotyka
Najlepsze firmy uczące się maszyn
Uczenie maszynowe staje się ważną częścią naszego codziennego życia. Jest naprawdę wykorzystywany w procedurach finansowych, badaniach medycznych, logistyce, delegowaniu i wielu różnych szybko rozwijających się branżach.
- Google - sieci neuronowe i maszyny
- Tesla - Autopilot
- Amazon - Echo Speaker Alexa
- Apple - spersonalizowane Hej Siri
- TCS - Model pierwszej dostawy maszyny z robotyką
- Facebook - armia Chatbot itp.
Praca z uczeniem maszynowym
Uczenie maszynowe pozwala komputerom replikować się i dostosowywać do zachowań podobnych do ludzi. Po zastosowaniu uczenia maszynowego każda rozmowa i każda działająca czynność zamieniana jest w coś, z czego system może się łatwo nauczyć i korzystać z niej dzięki know-how na określony czas. Aby zrozumieć i zmienić się w lepsze.
Uczenie maszynowe ma trzy kategorie, a na przykładach pokażę, jak działają wszystkie z nich.
Początkowo jest
-
Nadzorowane uczenie maszynowe
gdzie system korzysta z poprzednich statystyk w celu prognozowania przyszłych wyników.
Jak to się objawia?
Pomyśl o systemie rozpoznawania spamu w Gmailu. Teraz weźmie pod uwagę zbiór e-maili (ogromna liczba, podobnie jak miliony), które zostały niedawno skategoryzowane ze względu na spam lub nie. Z tego poziomu, z możliwością identyfikacji, które funkcje wyświetla wiadomości e-mail będące spamem lub bez spamu. Po uzyskaniu wiedzy na ten temat, z możliwością klasyfikowania wiadomości e-mail na początku jako spam lub w inny sposób.
-
Uczenie maszynowe bez nadzoru
Uczenie się bez nadzoru po prostu działa z danymi wejściowymi. Jest to w zasadzie idealne rozwiązanie dla przychodzących danych, które pozwolą być bardziej zrozumiałe i uporządkowane. Głównie bada dane wejściowe, aby odkryć zachowania, podobieństwa lub wady potencjalnych klientów. Być może zastanawiałeś się, jak Amazon lub jakikolwiek inny sklep internetowy może polecić wiele, które możesz kupić?
Jest tak naprawdę z powodu uczenia maszynowego bez nadzoru. Strony takie jak te uwzględniają wcześniejsze przejęcia i są w stanie zarekomendować inne działania, o których również możesz pomyśleć.
-
Nauka wzmocnienia
Reinforcement Learning umożliwia systemom zrozumienie w zależności od wcześniejszych korzyści z jego działań. Ilekroć system wymaga rozwiązania, może zostać ukarany lub uhonorowany, ponieważ jest działaniem. Do każdej akcji powinna uzyskać dobrą informację zwrotną, którą odkryje, jeśli zadziałało to niepoprawne lub korygujące działanie. Ten rodzaj uczenia maszynowego zazwyczaj koncentruje się wyłącznie na zwiększeniu skuteczności funkcji.
Zalety uczenia maszynowego
Istnieje wiele zalet uczenia maszynowego w różnych dziedzinach, niektóre dziedziny i ich zalety są wymienione poniżej.
1. Cyberbezpieczeństwo -
Ponieważ firmy walczą z ciągłymi cyberatakami i złożonymi ciągłymi zagrożeniami, teraz więcej zaangażowanych pracowników jest potrzebnych do zarządzania problemami cyberszpiegowskimi. Aby uzyskać skuteczne wykrywanie naruszeń, narzędzia nowej generacji muszą oceniać dużą liczbę danych z dużą prędkością, z dużą prędkością, aby ustalić prawdopodobne naruszenia. Dzięki uczeniu maszynowemu wykwalifikowani eksperci sieciowi mogą z łatwością odciążyć większość ciężkich ruchów, które pomogą im odróżnić zagrożenie, na które warto zwrócić uwagę, od rzeczywistej działalności, która po prostu nie wymaga dodatkowej analizy.
2. Firmy -
- Prawidłowe prognozy sprzedaży : Istnieje wiele sposobów, w jakie mogą pomóc w procesie prognozowania sprzedaży. Różne funkcje oferowane przez ML dotyczące prognoz sprzedaży to:
i) Szybkie prognozowanie i przetwarzanie badań
ii) Wykorzystanie danych z nieokreślonych źródeł
iii) Pomaga w wyrażaniu starszych statystyk zachowań klientów
- Ułatwia prognozy medyczne i kategorię diagnostyczną (dla korporacji medycznych): ML zapewnia doskonałą wartość w branży opieki zdrowotnej, ponieważ pomaga w procesie określania pacjentów wysokiego ryzyka, oprócz diagnozowania, a także zaleca najskuteczniejsze leki.
- Bezpieczeństwo wiadomości e-mail w miejscu pracy: ML umożliwia systemom filtrów spamowych tworzenie najnowszych protokołów z wykorzystaniem mózgowych sieci neuronowych w celu wyeliminowania niepotrzebnych wiadomości e-mail.
3. Uczenie się i sztuczna inteligencja (sztuczna inteligencja) do zarządzania łańcuchem dostaw:
- Szybsza, wyższa produkcja Wysyłka i dostawa: rynek pojazdów autonomicznych pozostaje w początkowej fazie. Mimo to, po prostu dlatego, że zaczyna dojrzewać, z pewnością istnieje ogromna możliwość skrócenia czasu wysyłki. Ludzcy kierowcy ciężarówek mogą z łatwością wylądować na ulicy, aby uzyskać krótki czas w określonych ramach czasowych. Autonomiczne pojazdy, napędzane sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, nie potrzebują często takich okresów prowadzenia pojazdu.
- Administrowanie zapasami - Niezbędne wykorzystanie zalet sztucznej inteligencji to zwykle poprawa funkcji perspektywy komputerowej systemów i maszyn ERP (Enterprise Resource Planning). Perspektywa komputerowa może być opisana jako dziedzina informatyki, która faktycznie działa, umożliwiając systemom komputerowym wyszukiwanie, określanie i przetwarzanie obrazów.
Dzięki uczeniu maszynowemu i głębokiemu uczeniu się rozróżnianie obrazów stało się coraz bardziej wykonalne, co oznacza, że systemy komputerowe są w stanie identyfikować i sortować elementy na obrazach o wysokim poziomie niezawodności - w niektórych przypadkach być może przewyższające ludzi.
Jeśli chodzi o administrowanie łańcuchem dostaw, perspektywa komputerowa może z łatwością umożliwić lepszą administrację zapasami. Skoncentruj się, na przykład na wypróbowaniu systemu, gdy robot wstępnie załadowany kamerą monitorował zapasy w sklepach. (Dla faktów na temat różnych trendów i kluczowych problemów w nowoczesnym zarządzaniu łańcuchem dostaw).
Wymagane umiejętności uczenia maszynowego
Polecenie w języku programowania, aby nauczyć się umiejętności uczenia maszynowego, takich jak R, Python i TenserFlow.js. R to język programowania open source i przyjazny dla środowiska. Obsługuje uczenie maszynowe, obsługuje różne rodzaje obliczeń statystycznych i nie tylko. Ma wiele dostępnych pakietów do rozwiązania problemu uczenia maszynowego i wszelkiego rodzaju innych rzeczy.
R jest bardzo popularny.
Wiele komercyjnych systemów uczenia maszynowego oferuje wsparcie R. Ale to nie jedyny wybór:
Pyton
Python jest dodatkowo coraz bardziej popularny ze względu na technologię open source do wykonywania uczenia maszynowego. Istnieje również wiele bibliotek i pakietów dla Pythona. Tak więc R nie jest już sam jako jedyny język open source.
TenserFlow.js
TensorFlow.js to biblioteka JavaScript z akceleracją sprzętową typu open source, przeznaczona do szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
-
Rozwijaj ML w przeglądarce internetowej
Skorzystaj z wszechstronnych i przyjaznych dla użytkownika interfejsów API do tworzenia modeli od samego początku, używając niskopoziomowej kolekcji algebry liniowej JavaScript, a także interfejsu API warstw wysokiego poziomu.
-
Zarządzaj istniejącymi modelami
Praca z konwersją modelu TensorFlow.js w celu wykonania wcześniej istniejących modeli TensorFlow najbardziej odpowiednich w przeglądarce internetowej.
-
Przestudiuj istniejące modele
Przekwalifikuj wcześniej istniejące modele ML pracujące z danymi czujnika podłączonymi do przeglądarki internetowej lub różnymi statystykami po stronie klienta.
Dlaczego powinniśmy korzystać z uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe jest wymagane w przypadku zadań, które mogą być zbyt skomplikowane, aby ludzie mogli je bezpośrednio kodować. Kilka zadań jest niewiarygodnie skomplikowanych, dlatego może być niewłaściwe, jeśli nie trudne, aby ludzie ćwiczyli wszystkie szczegóły techniczne i dlatego kodowali je wprost. Dlatego raczej oferujemy dużą liczbę danych algorytmowi uczenia maszynowego, a następnie pozwalamy algorytmowi go wypracować, odkrywając te dane i szukając modelu, który powinien spełnić faktyczny programiści komputerowi.
Zakres uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe jest obecnie jednym z najpopularniejszych tematów w informatyce. Technologie takie jak cyfrowe, duże zbiory danych, sztuczna inteligencja, automatyzacja i uczenie maszynowe stopniowo kształtują przyszłość pracy i zatrudnienia. Jest to konkretna lista metod, które umożliwiają maszynom zrozumienie danych i pomoc w sporządzaniu prognoz. Jeśli uprzedzenia wynikające z ostatnich i obecnych badań podsycają prognozy na przyszłość, to jest wysoki, próbując oczekiwać, że AI będzie działać niezależnie od wad ludzkich.
-
Wspólne uczenie się:
Wspólne uczenie się polega na korzystaniu z odrębnych jednostek obliczeniowych, aby współpracowały ze sobą w celu uzyskania lepszych efektów uczenia się, niż mogliby osiągnąć sami. Dobrym przykładem tego może być implementacja węzłów systemu sieciowego z czujnikami IoT lub dokładnie tak zwana analityka brzegowa. Podczas korzystania z Internetu Rzeczy najprawdopodobniej wiele różnych podmiotów będzie przydatne do wspólnego uczenia się na kilka sposobów.
-
Proces obliczeń kwantowych:
Zadania uczenia maszynowego wymagają komplikacji, w tym manipulowania i klasyfikowania wielu wektorów w obszarach o dużych wymiarach. Tradycyjne algorytmy, które obecnie stosujemy do naprawy wielu z tych komplikacji, zajmują trochę czasu. Komputery kwantowe prawdopodobnie będą dobre w manipulowaniu wektorami wielowymiarowymi w ogromnych obszarach elementów tensorowych. Najprawdopodobniej zarówno rozwój nadzorowanych, jak i nienadzorowanych kwantowych algorytmów uczenia maszynowego z pewnością znacznie zwiększy liczbę wektorów i ich wymiary znacznie szybciej niż tradycyjne algorytmy. Prowadzi to do znacznego zwiększenia prędkości, z jaką algorytmy uczenia maszynowego z pewnością będą działać.
Kto jest odpowiedni do nauki technologii uczenia maszynowego?
- Liderzy biznesu - chcą rozwiązań problemu biznesowego. Dobre rozwiązania mają prawdziwą wartość biznesową. Dobre organizacje robią rzeczy szybciej, lepiej i taniej, więc liderzy biznesu naprawdę chcą takich rozwiązań. To dobrze, ponieważ lider biznesu ma również pieniądze na opłacenie tych rozwiązań.
- Twórcy oprogramowania - chcą stworzyć lepszą aplikację. Jeśli masz programistów, uczenie maszynowe może pomóc w tworzeniu inteligentniejszych aplikacji, nawet jeśli nie jesteś tym, który tworzy modele; możesz po prostu użyć modeli.
- Badacze danych - chcą potężnych, łatwych w użyciu narzędzi. Pierwsze pytanie przypomina ci, czym jest Data Scientist?
Ktoś, kto wie o:
- Statystyka
- Oprogramowanie do uczenia maszynowego
- Niektóre domeny problemowe (najlepiej)
Pewna dziedzina problemowa - konserwacja zapobiegawcza robota i oszustwa związane z transakcjami kartami kredytowymi itp.
Jest kilka kluczowych rzeczy, które warto wiedzieć o Data Scientist
- Dobrych jest mało
- Dobre są drogie
Możesz rozwiązać ważny problem biznesowy dzięki uczeniu maszynowemu, możesz zaoszczędzić dużo pieniędzy, istnieje tam prawdziwa wartość biznesowa, a więc dobry naukowiec, który zna wszystkie te trzy rzeczy, takie jak statystyki, oprogramowanie do uczenia maszynowego i dziedzina problemów, może mieć ogromne wartość.
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery?
Niektóre punkty są ważne dla uczenia maszynowego w rozwoju kariery, jak pokazano poniżej.
-
Konwertuj komplikacje organizacyjne na widok matematyczny:
Uczenie maszynowe to dziedzina prawie stworzona dla logicznych myśli. Jako zawód łączy w sobie technologię, matematykę i ocenę biznesu jako jedno zadanie. Musisz być w stanie skoncentrować się na technologii i zwrócić na siebie uwagę intelektualną, jednak powinieneś również uzyskać tę widoczność w odniesieniu do komplikacji biznesowych, a także zgłosić problem firmowy dotyczący trudności w uczeniu się maszyn matematycznych i zapewnić korzyści do końca.
-
Zasadniczo uwzględnij tło w analizie danych:
Analitycy danych znajdują się w idealnej pozycji, aby przejść do zawodu uczenia maszynowego jako kolejnej fazy. W tej części istotnym elementem może być analityczny sposób myślenia, wskazujący, że jest to rodzaj metody rozpatrywania przyczyn, skutków i samodyscypliny, gdy patrzysz na dane, kopiesz je, określasz, co się dzieje, a konkretnie nie działa, może istnieje wartość odstająca Dodatkowo, wygląda na to, że można w znaczący sposób dyskutować informacje, tworzyć dobrą wizualizację, syntetyzować informacje, aby mogły być zrozumiane przez współpracowników, jest to bardzo istotne.
-
Naucz się języka Python, a także jak pracować z bibliotekami uczenia maszynowego:
O ile języki programowania idą i zdobywania wiedzy o Pythonie. Następnie przejdź do bibliotek uczenia maszynowego: „Scikit-learn i Tensor Flow są bardzo znane w tej dziedzinie”.
Wniosek - czym jest uczenie maszynowe
Procesy uczenia maszynowego stosowane w zorganizowanych ocenach skomplikowanych obszarów analizy, w tym poprawa jakości, mogą pomóc w procesie oceny tytułów i subiektywnych dodatków. Metody uczenia maszynowego są przedmiotem szczególnego zainteresowania, biorąc pod uwagę ciągłe podnoszenie wyników wyszukiwania, a dostępność całości dowodów stanowi określoną przeszkodę w postępie jakości pola analizy. Udoskonalona umowa z recenzentem wydawała się być powiązana z lepszą wydajnością predykcyjną.
Polecane artykuły
To był przewodnik po tym, czym jest uczenie maszynowe. Tutaj omówiliśmy działanie i zalety uczenia maszynowego oraz najlepszych firm wdrażających tę technologię. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest Python
- Zastosowania uczenia maszynowego
- Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja
- Co to jest głębokie uczenie się
- Uczenie maszynowe hiperparametrów