Što je strojno učenje?

Strojno učenje je program umjetne inteligencije (AI) koji sustavima nudi mogućnost automatskog otkrivanja i poboljšanja iz iskustva bez izričitog dizajna. Strojno učenje koncentrirano je na napredovanje računalnih programa koji mogu pristupiti podacima i učiti ih sami.

Proces razumijevanja pojmova započinje opažanjima ili podacima, na primjer, izravnim iskustvom ili uputama kako bismo mogli u budućnosti tražiti ponašanje pomoću podataka i učinkovitijih mogućnosti, ovisno o primjerima koje dajemo. Glavni cilj je obično omogućiti računalima da automatski uče bez ikakvog ljudskog sudjelovanja ili pomoći i na odgovarajući način mijenjaju aktivnosti.

Definicija strojnog učenja

Jednostavno kaže da pronalazi uzorak u podacima i koristi taj obrazac za predviđanje budućnosti

Strojno učenje omogućava nam otkriti obrasce u postojećim podacima nakon toga stvoriti i koristiti model koji identificira te obrasce u inovativnim podacima
Strojno učenje je prošlo uobičajeno

  • Veliki dobavljači vjeruju da na ovom tržištu postoje velike razlike, a Strojno učenje često će podržati vaše poslovanje

Što znači učiti?

Proces učenja:

  • Prepoznavanje obrazaca
  • Prepoznavanje tih obrazaca kada ih ponovno vidite

Zašto je strojno učenje trenutno toliko popularno?

  • Mnogo podataka
  • Puno energije
  • Učinkovit algoritam strojnog učenja

Svi ti čimbenici su čak i raspoloživiji nego ikad prije.

Kako strojno učenje čini rad tako lakim?

Strojno učenje pomoći će nam da živimo sretnije, zdravije i još produktivnije. Kad god razumijemo kako usmjeriti snagu.

Nekoliko njih izjavljuje da se AI obično vodi u „komercijalnu revoluciju“. Dok je prethodna industrijska revolucija kontrolirala fizičku i mehaničku snagu, nova revolucija kontrolirat će intelektualne i kognitivne sposobnosti. Naposljetku, računalo neće zamijeniti ručni rad, već i intelektualni rad. No kako točno ide ovom manifestu? I to se trenutno događa?

Evo nekoliko umjetnih inteligencija i strojno učenje će utjecati na vaš svakodnevni život.

Automobili i automatski prijevoz

Jeste li ikada nedavno letjeli avionom? Ako, u tom slučaju, na poslu imate prilično iskusnu automatizaciju prijevoza. Ovi napredni komercijalni avioni koriste FMS (sustav za upravljanje letom), kombinaciju GPS-a, senzora kretanja i računalnih sustava kako bi bili u mogućnosti da se tijekom leta. Zbog toga prosječni pilot Boeinga 777 u osnovi samo ručno leti avionom, a nekoliko tih minuta provede se i tijekom polijetanja i slijetanja.

Skok u vlastite automobile mnogo je izazovniji. Na ulicama je mnogo više automobila, prepreka kojima se sprečavaju i tako ograničenja koja se trebaju uzeti u obzir kada su u pitanju prometni obrasci i protokoli. Međutim, automobili koji se voze samo su stvarnost. Ovi automobili na AI imaju potpunu sigurnost čak i više od automobila na ljude, prema istraživanju 55 Googleovih vozila koja su u potpunosti prevezla više od 1, 3 milijuna milja.

Navigacijski upit već je bio ispravljen. Google karte trenutačno dobivaju podatke o lokaciji sa pametnog telefona. Jednostavnim procjenom lokacije gadgeta od jedne do druge točke može se shvatiti koliko brzo uređaj putuje. Jednostavno rečeno, moglo bi se shvatiti koliko je spor promet u stvarnom vremenu. Može kombinirati te podatke sa pojavama kroz korisnike kako bi stvorili sliku prometa u bilo kojem trenutku. Karte mogu vam predložiti najbrži put zavisno od prometnih gužvi, građevinskih radova ili nesreća između vas i odredišta.

Također, neki primjer za ML i AI kako bismo sebi olakšali život

  • Google pretraživanje
  • Inteligentno igranje
  • Predviđanja dionica
  • Robotika

Tvrtke za strojno učenje

Strojno učenje postaje važan dio naše svakodnevice. Doista se koristi u financijskim postupcima, liječničkim pregledima, logistici, knjiženju i raznim industrijama koje se brzo rastu.

  1. Google - Neuronske mreže i strojevi
  2. Tesla - Autopilot
  3. Amazon - Eho zvučnik Alexa
  4. Apple - personalizirani Hey Siri
  5. TCS - Model prve isporuke stroja s robotikom
  6. Facebook - Chatbot Army itd.

Rad s strojnim učenjem

Strojno učenje, omogućava računalima da se kopiraju i prilagođavaju ljudskom ponašanju. Nakon primjene strojnog učenja, svaki se razgovor i svaka izvršena akcija pretvara u nešto što sustav lako može naučiti i iskoristiti zbog know-how-a za vremenski okvir. Da bi se razumio i pretvorio u bolje.
Strojno učenje ima tri kategorije, a ja ću vam pokazati kako svi rade, s primjerima.
U početku postoji

  • Nadzirano strojno učenje

gdje sustav koristi prethodnu statistiku za predviđanje budućih rezultata.

Pa kako se to očituje?

Razmislite o Gmail sustavu za prepoznavanje neželjene pošte. Sada će se uzeti u razmatranje zbirka e-poruka (ogroman broj, baš kao i milijuni) koji su nedavno kategorizirani zbog neželjene pošte ili ne. S ove razine, sa sposobnošću prepoznavanja onoga što sadrži e-poštu koja je neželjena ili ne. Jednom kada steknete znanje o tome, s mogućnošću da klasificirate e-mailove kao neželjenu ili na neki drugi način.

  • Nenadzirano strojno učenje

Učenje bez nadzora jednostavno djeluje s ulaznim podacima. U osnovi je idealan za ulazne podatke koji će mu omogućiti da budu razumljiviji i organiziraniji. Uglavnom, proučava ulazne podatke kako bi otkrio ponašanje ili zajedničke ili nedostatke u vašim izgledima. Možda se razmotri kako Amazon ili bilo koje druge internetske trgovine mogu preporučiti mnoge koje možete kupiti?

To je stvarno zbog nenadziranog strojnog učenja. Web-lokacije poput ovih uzimaju u obzir prethodne akvizicije i mogu preporučiti druge aktivnosti o kojima također možete razmišljati.

  • Učenje ojačanja

Ojačavanje učenja omogućava sustavima da razumiju ovisno o ranijim prednostima svojih aktivnosti. Kad god sustav zahtijeva razrješenje, to se može kazniti ili poštovati jer su to aktivnosti. Za svaku radnju trebao bi dobiti dobru povratnu informaciju, što otkriva je li to učinilo pogrešnu ili korektivnu radnju. Ova vrsta strojnog učenja obično je isključivo usmjerena na povećanje učinkovitosti funkcije.

Prednosti strojnog učenja

Postoje mnoge prednosti strojnog učenja na raznim poljima, a neka su navedena u nastavku.

1. Kibernetična sigurnost -

Budući da se tvrtke bore od kontinuiranih cyber napada i složenih upornih prijetnji, sada su potrebni veći angažirani kadrovi za upravljanje problemima cyber špijunaže. Da bi se postiglo uspješno otkrivanje kršenja, alati nove generacije moraju procijeniti brojne podatke velikom količinom i velikom brzinom kako bi utvrdili moguće povrede. Uz strojno učenje kvalificirani mrežni stručnjaci lako mogu iskrcati većinu teških pokreta što će im pomoći da razluče prijetnju koju vrijedi nastaviti od istinske aktivnosti bez potrebe za dodatnim analizama.

2. Tvrtke -

  • Ispravna prodajna predviđanja: Postoje brojni načini na koje ML mogu pomoći u predviđanju prodaje. ML pruža različite prognoze za prodaju:

i) Brza istraživanja predviđanja i obrade

ii) Upotreba podataka iz neodređenih izvora

iii) Pomaže u izražavanju naslijeđenih statistika ponašanja klijenata

  • Olakšava medicinske prognoze i kategoriju dijagnostike (za medicinske korporacije): ML pruža vrhunsku vrijednost u zdravstvenoj industriji jer pomaže procesu određivanja visoko rizičnih pacijenata, pored postavljanja dijagnoza, i savjetuje najučinkovitije lijekove.
  • Sigurnost neželjene pošte na radnom mjestu: ML omogućuje sustavima filtriranja neželjene pošte da izrade najnovije protokole primjenjujući moždane neuronske mreže kako bi dobili eliminirajuće e-poruke koje nisu potrebne.

3. Učenje i AI (umjetno inteligentno) za upravljanje lancem opskrbe:

  • Brže, veće isporuke Dostava i isporuka: Tržište autonomnog vozila ostaje u starim fazama. Unatoč tome, jednostavno zato što počinje sazrijevati, sigurno postoji ogromna mogućnost smanjenja vremena otpreme. Vozači ljudskih kamiona mogu lako sletjeti na ulicu kako bi dobili mali vremenski period u određenom vremenskom okviru. Autonomna vozila, vođena putem AI i strojnog učenja, ne trebaju, što je često približno razdoblje vožnje.
  • Administracija zaliha - Bitno iskorištenje prednosti AI obično poboljšava računalne perspektive ERP (Enterprise Resource Planning) sustava i strojeva. Računalna perspektiva može se opisati kao polje računalne znanosti koja zapravo djeluje na omogućavanju računalnih sustava da pronađu, odrede i obrade slike.

Zbog strojnog učenja i dubokog učenja razlikovanje slike postalo je postupno izvedivije, što znači da su računalni sustavi sada u stanju identificirati i sortirati predmete na slikama koji imaju veliku razinu pouzdanosti - u nekim slučajevima, možda i bolji od ljudi.

Što se tiče administracije lanca opskrbe, računalna perspektiva lako može omogućiti bolju upravu zaliha. Usredotočite se na, primjerice, isprobani sustav kada je robot prethodno napunjen kamerom nadgledao zalihe u trgovinama. (Za činjenice o različitim trendovima i presudnim problemima u suvremenom upravljanju lancem opskrbe).

Potrebne vještine strojnog učenja

Naredite u programskom jeziku za učenje vještina strojnog učenja poput R, Python i TenserFlow.js. R je programski jezik otvorenog koda i ekološki prihvatljiv. Podržava strojno učenje, podržava razne vrste računanja o statistici i još mnogo toga. Ima mnogo dostupnih paketa za rješavanje problema strojnog učenja i svih vrsta drugih stvari.

R je vrlo popularan.

Mnogo komercijalnih strojnih učenja nudi podršku R. Ali to nije jedini izbor:

Piton

Python je također sve popularniji zbog tehnologije otvorenog koda za izvršavanje strojnog učenja. Postoji veliki broj knjižnica i paketa za python. Stoga R više nije sam kao jedini jezik otvorenog koda.

TenserFlow.js

TensorFlow.js je JavaScript-ova biblioteka otvorenog koda, namijenjena obuci i primjeni modela strojnog učenja.

  • Razviti ML u web-pregledniku

Iskoristite svestrane i korisničke API-je za razvoj modela od početka koristeći kolekciju linearnih algebri niske razine kao i API slojeve visoke razine.

  • Upravljanje postojećim modelima

Radite s pretvorbom modela TensorFlow.js kako biste izvodili prethodno postojeće modele TensorFlow koji su najprikladniji u web-pregledniku.

  • Proučite postojeće modele

Vratite postojeće ML modele koji rade s podacima senzora pričvršćenim na web preglednik ili s različitim statistikama na strani klijenta.

Zašto bismo trebali koristiti Strojno učenje?

Strojno učenje potrebno je za zadatke koji ljudi mogu biti previše komplicirani za izravno kodiranje. Nekoliko je zadataka nevjerojatno komplicirano da za ljude može biti neprimjereno, ako ne i teško, provesti sve tehničke značajke i tako ih izričito kodirati. Stoga radije nudimo veliki broj podataka algoritmu strojnog učenja, a zatim dopuštamo algoritmu da to otkrije otkrivanjem tih podataka i traženjem modela koji bi trebao realizirati stvarne programere računala koji su ga postavili za ostvarenje.

Opseg strojnog učenja

Strojno učenje je sada među najpopularnijim temama iz područja računalnih znanosti. Tehnologije poput digitalnih, velikih podataka, umjetne inteligencije, automatizacije i strojnog učenja progresivno oblikuju budućnost rada i radnih mjesta. Zapravo je poseban popis metoda koje omogućuju strojevima da razumiju podatke i pomažu u prognoziranju. Ako pristranosti nedavnog i sadašnjeg vremena potiču predviđanja budućnosti, velika je težina pokušaja da se očekuje da će AI djelovati neovisno o ljudskim manama.

  • Suradničko učenje:

Suradničko učenje podrazumijeva korištenje različitih računskih entiteta, tako da oni surađuju kako bi mogli stvoriti poboljšane ishode učenja nego što bi ih sami postigli. Dobar primjer za to mogla bi biti implementacija čvorova IoT mrežnog sustava ili upravo ono što se naziva rubna analitika. Premda se koristi IoT, najvjerojatnije će puno različitih entiteta biti korisno za zajedničko učenje na nekoliko načina.

  • Proces kvantnog računanja:

Poslovi strojnog učenja zahtijevaju komplikacije, uključujući manipuliranje i klasificiranje mnogih vektora u područjima velike dimenzije. Tradicionalni algoritmi koje danas primjenjujemo za ispravljanje mnogih tih komplikacija zahtijevaju neko vrijeme. Kvantna računala vjerojatno će dobro upravljati vektorima velikih dimenzija u područjima ogromnih tenzorskih predmeta. Najvjerojatnije će i razvoj i nadziranih i nenadziranih algoritama za kvantno strojno učenje sigurno znatno povećati broj vektora i njihove dimenzije znatno brže od tradicionalnih algoritama. To obično uzrokuje značajno povećanu brzinu kojom će algoritmi strojnog učenja sigurno raditi.

Tko je prava publika za učenje tehnologija strojnog učenja?

  1. Poslovni lideri - žele rješenja poslovnog problema. Dobra rješenja imaju stvarnu poslovnu vrijednost. Dobre organizacije rade stvari brže, bolje i jeftinije, pa poslovni lideri zaista žele ta rješenja. To je dobro jer poslovni lider također ima novca za plaćanje tih rješenja.
  1. Programeri softvera - Žele stvoriti bolju aplikaciju. Ako imate programere softvera, strojno učenje može vam pomoći u stvaranju pametnijih aplikacija, čak i ako niste ti koji stvaraju modele; možete koristiti samo modele.
  1. Znanstvenici podataka - Žele moćne alate jednostavne za korištenje. Prvo pitanje je podsjetiti vas što je Data Scientist?

Netko tko zna za:

  • statistika
  • Softver za strojno učenje
  • Neki problem domena (u idealnom slučaju)

Neki problem domene - preventivno održavanje robota i prijevara s kreditnim karticama itd.

O Data Scientistu treba znati nekoliko ključnih stvari

  • Dobri su oskudni
  • Dobre su skupe

Možete riješiti važan poslovni problem strojnim učenjem, možete uštedjeti puno novca, tamo je prava poslovna vrijednost i tako dobar znanstvenik podataka koji zna sve tri stvari poput statistike, softvera za strojno učenje i problematične domene može imati ogromne vrijednost.

Kako će vam ova tehnologija pomoći u razvoju karijere?

Kao što je dolje navedeno, neke točke važne su za strojno učenje u rastu karijere.

  • Pretvaranje komplikacija organizacije u matematički prikaz:

    Strojno učenje je polje gotovo stvoreno za logične misli. Budući da je to profesija, to spaja tehnologiju, matematiku i ocjenu poslovanja kao jedan od zadataka. Morate se moći koncentrirati na tehnologiju dosta i kako biste privukli ovu intelektualnu pažnju, međutim, trebali biste dobiti vidljivost prema poslovnim komplikacijama i navesti tvrtku na poteškoće u učenju matematičkih strojeva, te osigurati korist do kraja.

  • U osnovi sadrži pozadinu u analizi podataka:

    Analitičari podataka nalaze se u idealnom položaju za prelazak u profesiju strojnog učenja kao svoju sljedeću fazu. U ovom dijelu bitan element može biti analitički način razmišljanja, što ukazuje na svojevrsnu metodu za razmatranje uzroka, posljedica i samodiscipline gdje gledate u podatke, kopate u njih, određujete što obavlja, a ne stvarno može raditi Osim toga, čini se da je moguće raspraviti informacije na značajan način, stvoriti dobru vizualizaciju, sintetizirati informacije tako da ih poslovni partneri mogu razumjeti, prilično je bitno.

  • Saznajte Python kao i kako raditi s knjižnicama strojnog učenja:

    Sve do programskog jezika i stjecanja znanja o Pythonu. Nakon toga, uskočite u knjižnice strojnog učenja: "Scikit-learn i Tensor Flow vrlo su poznati na terenu."

Zaključak - Što je strojno učenje

Procesi strojnog učenja koji se koriste u organiziranim evaluacijama složenih analitičkih područja, uključujući poboljšanje kvalitete, mogu pomoći u postupku provjere naslova i subjektivnog dodavanja. Metode strojnog učenja od posebnog su interesa s obzirom na to da kontinuirano podizanje rezultata pretraživanja i dostupnost cjelokupnog dokaza predstavljaju određenu prepreku napretku na polju kvalitete na polju analize. Poboljšani ugovor za recenzente izgledao je povezan s boljom prediktivnom učinkovitošću.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za ono što je strojno učenje. Ovdje smo razgovarali o radu i prednostima Strojnog učenja i vrhunskim tvrtkama koje implementiraju ovu tehnologiju. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je Python
  2. Koristi strojnog učenja
  3. Strojno učenje vs umjetna inteligencija
  4. Što je duboko učenje
  5. Strojno učenje hiperparametara

Kategorija:

Veliki podaci