Шта је машинско учење?
Машинско учење је програм вештачке интелигенције (АИ) који системима нуди потенцијал за аутоматско откривање и побољшање из искуства без експлицитног дизајнирања. Машинско учење је концентрисано на напредовање рачунарских програма који могу да приступе подацима и користе их за учење.
Процес разумевања појмова започиње са опажањима или подацима, на пример, директним искуством или поуком, како бисмо могли да тражимо понашање путем података и ефикаснијих могућности у будућности у зависности од примера који дајемо. Главни циљ је обично омогућити рачунарима да аутоматски уче без икаквог људског учешћа или помоћи и на одговарајући начин изменити активности.
Дефиниција машинског учења
Једноставно каже да проналази узорак у подацима и користи тај образац за предвиђање будућности
Машинско учење омогућава нам да откријемо обрасце у постојећим подацима након чега креирамо и користимо модел који идентификује те обрасце у иновативним подацима
Машинско учење је прешло у главни ток
- Велики продавци верују да на овом тржишту има великих залогаја Машинско учење често ће подржати ваше пословање
Шта значи учити?
Процес учења:
- Препознавање образаца
- Препознавање тих образаца када их поново видите
Зашто је машинско учење тренутно толико популарно?
- Много података
- Пуно рачунарске снаге
- Ефикасан алгоритам машинског учења
Сви ти фактори су чак и расположивији него икад раније.
Како машинско учење чини рад тако лаким?
Машинско учење ће нам помоћи да живимо срећнији, здравији и још продуктивнији живот. Кад год разумемо како да усмеримо снагу.
Неколицина која изјављује да АИ обично представља „комерцијалну револуцију“. Док је претходна индустријска револуција контролисала физичку и механичку снагу, нова револуција ће контролисати интелектуалне и когнитивне способности. На крају, рачунар неће заменити ручни рад, већ и интелектуални рад. Ипак, како тачно иде овом манифесту? И то се тренутно догађа?
Ево неких вештачких интелигенција и машинско учење ће утицати на вашу свакодневицу.
Аутомобили и аутоматска вожња
Да ли сте икада недавно летели у авиону? Ако у том случају имате прилично искусну аутоматизацију превоза на послу. Ови напредни комерцијални авиони користе ФМС (систем за управљање летом), комбинацију ГПС-а, сензора кретања и рачунарских система да би могли да се поставе током лета. Због тога просечни пилот Боеинг-а 777 троши само седам минута у основи да ручно лети авионом, а неколико тих минута проведе се током полетања и слетања.
Скок у властите аутомобиле је много изазовнији. На улицама је много више аутомобила, препрека за спречавање и тако ограничења која се требају узети у обзир када је реч о обрасцима саобраћаја и протоколима. Међутим, аутомобили који се возе само су стварност. Ови аутомобили на АИ имају потпуну сигурност чак и премашиних аутомобила на моторни погон, показала су истраживања са 55 Гоогле возила која су у потпуности прешла више од 1, 3 милиона миља.
Навигацијски упит већ је био исправљен. Гоогле мапе тренутно прикупљају податке о локацији са паметног телефона. Једноставним оцењивањем локације гаџета од једне до друге тачке може се установити колико брзо уређај путује. Једноставно речено, могло би се схватити колико је спор промет у реалном времену. Може да комбинује ове податке са догађајима преко корисника да би у било којем тренутку створили слику саобраћаја. Мапе могу да вам предложе најбржу руту зависно од саобраћајних гужви, грађевинских радова или несрећа између вас и одредишта.
Такође, пример за МЛ и АИ који ће нам олакшати живот
- Гоогле претрага
- Интелигентно играње
- Предвиђања акција
- Роботика
Врхунске компаније за машинско учење
Машинско учење постаје важан дио наше свакодневице. Стварно се користи у финансијским процедурама, лекарским прегледима, логистици, књижењима и разним брзорастућим индустријама.
- Гоогле - Неуралне мреже и машине
- Тесла - Аутопилот
- Амазон - Ецхо Спеакер Алека
- Аппле - персонализовани Хеи Сири
- ТЦС - Машински модел прве испоруке са роботиком
- Фацебоок - Цхатбот Арми итд.
Рад са машинским учењем
Машинско учење, омогућава рачунарима да се копирају и прилагођавају понашању људском. Након примене машинског учења, сваки разговор и свака извршена акција претвара се у нешто што систем лако може да научи и искористи због знања о временском оквиру. Да би разумео и претворио у боље.
Машинско учење има три категорије, а показаћу вам како сви делују, уз примере.
У почетку постоји
-
Надзирано машинско учење
где систем користи претходну статистику за предвиђање будућих резултата.
Па како се то манифестује?
Размислите о Гмаил систему препознавања нежељене поште. Сада ће се разматрати колекција е-маилова (огроман број, баш као и милиони) који су недавно категорисани због нежељене поште или нежељене поште. Са овог нивоа, са способношћу да препознате шта има е-пошта која је нежељена или не. Једном када стекнете сазнања о томе, уз могућност да класификујете е-маилове као нежељену или на неки други начин.
-
Ненадзирано машинско учење
Учење без надзора једноставно функционира са улазним подацима. У основи је идеалан за улазне податке који ће му омогућити да буду разумљивији и организованији. Углавном, проучава улазне податке како би открио понашање или заједничке или недостатке вашим изгледима. Могуће је да се размотри како Амазон или било које друге врсте онлине продавница могу препоручити многим који можете купити?
То је заиста због ненадзираног машинског учења. Веб странице попут ове узимају у обзир претходне аквизиције и могу вам препоручити друге активности о којима можда превише размишљате.
-
Учење ојачања
Ојачавање учења омогућава системима да разумеју овисно о ранијим предностима својих активности. Кад год систем захтева резолуцију, може се казнити или поштовати због његових активности. За сваку акцију треба добити добру повратну информацију, која открива да ли је ово било погрешно или корективно. Ова врста машинског учења је обично искључиво фокусирана на повећање ефикасности функције.
Предности машинског учења
Много је предности машинског учења у разним областима, а нека поља су наведена у наставку.
1. Циберсецурити -
Будући да се компаније боре од непрекидних цибер напада и сложених упорних претњи, сада су потребни већи ангажовани кадрови за управљање проблемима цибер шпијунаже. Да би постигли успешно откривање кршења, алати нове генерације морају да процене велики број података са великом количином, са великом брзином, да би открили могуће кршење. Уз машинско учење, квалификовани мрежни стручњаци могу лако искрцати већину тешких кретања што ће им помоћи да разликују претњу коју вреди истражити од истинских активности, без потребе за додатним анализама.
2. Предузећа -
- Исправна продајна предвиђања: Постоје бројни начини на које МЛ могу помоћи процесу предвиђања продаје. МЛ које пружају МЛ у погледу прогнозе продаје су:
и) Брза истраживања предвиђања и обраде
ии) Употреба података из неодређених извора
иии) Помаже при изражавању наслеђених статистика о понашању клијента
- Олакшава медицинске прогнозе и категорију дијагностике (за медицинске корпорације): МЛ пружа врхунску вредност у здравственој индустрији јер помаже у одређивању ризичних пацијената поред постављања дијагнозе и саветује најефикасније лекове.
- Сигурност нежељене поште на радном месту: МЛ омогућава системима филтрирања нежељене поште да произведу најновије протоколе који примењују неуронске мреже сличне мозгу да би добили елиминационе поруке е-поште које нису потребне.
3. Учење и АИ (вештачко интелигентно) за управљање ланцем снабдевања:
- Брже, веће испоруке Достава и испорука: Тржиште аутономног возила остаје у старим фазама. Упркос томе, једноставно зато што почиње сазревати, сигурно постоји огромна могућност смањења времена отпреме. Возачи људских камиона могу лако слетјети на улицу и добити мали временски период у одређеном временском оквиру. Аутономна возила, вођена путем АИ и машинског учења, не требају, што је често приближно време вожње.
- Администрација залиха - Суштинско искориштавање предности АИ обично побољшава рачунарске перспективе ЕРП (Ентерприсе Ресоурце Планнинг) система и машина. Рачунарска перспектива може се описати као поље рачунарске науке које заправо делује на омогућавању рачунарских система да пронађу, одреде и обраде слике.
Због машинског учења и дубоког учења, разликовање слике постало је прогресивно изводљиво, што значи да су рачунарски системи сада у стању да идентификују и сортирају предмете на сликама који имају висок ниво поузданости - у неким случајевима, можда и боље од људи.
Што се тиче администрације ланца снабдевања, рачунарска перспектива лако може омогућити бољу администрацију залиха. Усредсредите се на, на пример, испробани систем када је робот претходно напуњен камером надгледао залихе у продавницама. (За чињенице о различитим трендовима и кључним проблемима у савременом управљању ланцима снабдевања).
Потребне вештине машинског учења
Наредите на програмском језику за учење вештина машинског учења попут Р, Питхон и ТенсерФлов.јс. Р је програмски језик отвореног кода и еколошки прихватљив. Подржава машинско учење, подржава разне врсте рачунања о статистици и још много тога. Има много доступних пакета за решавање проблема машинског учења и свих врста других ствари.
Р је веома популаран.
Много комерцијалних машинских учења нуде подршку Р. Али то није једини избор:
Питхон
Питхон је додатно све популарнији, због технологије отвореног кода за извршење машинског учења. Такође постоји велики број библиотека и пакета за питхон. Дакле, Р више није сам као једини језик отвореног кода.
ТенсерФлов.јс
ТенсорФлов.јс је ЈаваСцрипт библиотека отвореног кода хардвера која је намењена обуци и примени модела машинског учења.
-
Развој МЛ у веб прегледачу
Искористите свестране и корисничке АПИ-је да бисте од почетка развили моделе користећи колекцију линеарних ЈаваСцрипт алгебри на ниском нивоу као и АПИ слојеве високог нивоа.
-
Управљање постојећим моделима
Радите са претворбом модела ТенсорФлов.јс како бисте изводили претходно постојеће моделе ТенсорФлов који су најприкладнији у веб претраживачу.
-
Проучите постојеће моделе
Вратите већ постојеће МЛ моделе који раде са подацима сензора причвршћеним на веб претраживач или различитим статистикама на страни клијента.
Зашто бисмо користили машинско учење?
Машинско учење је потребно за задатке који могу бити исувише компликовани за директно кодирање. Неколико задатака је невероватно компликовано тако да може бити непримјерено, ако не и тешко, за људе да користе све техничке карактеристике и тако их изричито кодирају. Због тога, радије нудимо велики број података алгоритму машинског учења, а затим допуштамо алгоритму да то открије откривањем тих података и тражењем модела који треба да испуни стварне рачунарске програмере који су га поставили да испуне.
Опсег машинског учења
Машинско учење је сада међу најпопуларнијим темама из Рачунарских наука. Технологије попут дигиталних, великих података, вештачке интелигенције, аутоматизације и машинског учења прогресивно обликују будућност рада и послова. Заправо је посебна листа метода која омогућава машинама да разумију податке и помажу у прогнозирању. Ако пристраности недавног и садашњег времена подстичу предвиђања будућности, велика је тежина покушаја да се очекује да АИ делује независно од људских недостатака.
-
Сурадничко учење:
Сурадничко учење подразумијева кориштење различитих рачунарских ентитета тако да они сарађују како би могли створити побољшане исходе учења него што би их сами могли постићи. Добар пример за то би могла бити примена чворова мрежног система ИоТ или тачно оно што се назива рубна аналитика. Иако користите ИоТ, вероватно ће много различитих ентитета бити корисно за учење на више начина.
-
Процес квантног рачунања:
Послови машинског учења захтевају компликације, укључујући манипулацију и класификацију многих вектора у областима велике димензије. Традиционални алгоритми које тренутно примењујемо за поправљање многих ових компликација изискују време. Квантни рачунари ће вероватно бити добри у манипулисању векторским векторима у областима огромних тензорских предмета. Највјероватније ће и развој и надгледаних и неконтролисаних алгоритама за квантно машинско учење сигурно знатно повећати број вектора и њихове димензије знатно брже од традиционалних алгоритама. Ово обично узрокује значајно повећану брзину којом ће алгоритми машинског учења сигурно радити.
Ко је права публика за учење машинског учења?
- Пословни лидери - желе решења за пословни проблем. Добра решења имају стварну пословну вредност. Добре организације раде ствари брже, боље и јефтиније и зато пословни лидери заиста желе та решења. То је добра ствар јер пословни лидер такође има новца да плати та решења.
- Програмери софтвера - Желе да створе бољу апликацију. Ако имате програмере софтвера, машинско учење може вам помоћи у стварању паметнијих апликација, чак и ако нисте ти који креирају моделе; можете користити само моделе.
- Научници са подацима - Желе моћне алате за лако коришћење. Прво питање је подсећање на ваше мишљење шта је Дата Сциентист?
Неко ко зна за:
- Статистика
- Софтвер за машинско учење
- Неки проблем домена (у идеалном случају)
Неки проблем домена - превентивно одржавање робота и превара са кредитним картицама итд.
Неке су кључне ствари које треба знати о Дата Сциентисту
- Добри су оскудни
- Добре су скупе
Можете да решите важан пословни проблем машинским учењем, можете уштедети много новца, тамо је права пословна вредност и тако добар научник за податке који зна све три ствари као што су статистика, софтвер за машинско учење и проблем домена може имати огромну вредност.
Како ће вам ова технологија помоћи у развоју каријере?
Неке тачке су важне за машинско учење у расту каријере, како је доље наведено.
-
Претварање компликација организације у математички приказ:
Машинско учење је поље скоро створено за логичке мисли. Будући да је професија, ово спаја технологију, математику и процену пословања као један од задатака. Морате бити у стању да се концентришете на технологију доста и да бисте привукли ову интелектуалну пажњу, међутим, требало би да стекнете и ову видљивост према пословним компликацијама, као и да компанију издате у вези с потешкоћама у учењу математичких машина, и обезбедите корист до краја.
-
У основи, садржи позадину у анализи података:
Аналитичари података налазе се у идеалној позицији за прелазак у професију машинског учења као наредне фазе. У овом делу суштински елемент може бити аналитички начин размишљања, што указује на својеврсну методу за разматрање узрока, последица и самодисциплине где погледате податке, копате у њих, одредите шта перформансе, тачније не делују, могу Уз то, изгледа да је могуће да се на значајни начин разговара о информацијама, да се произведе добра визуелизација, синтетизирају информације тако да је пословни сарадници могу разумети, прилично је битно.
-
Сазнајте Питхон као и како радити са библиотекама машинског учења:
Дотле што се тиче програмских језика и стицање знања о Питхон-у. Након тога, ускочите у библиотеке машинског учења: „Сцикит-леарн и Тенсор Флов су веома познати на овом пољу.“
Закључак - Шта је машинско учење
Процеси машинског учења који се користе у организованим евалуацијама компликованих подручја анализе, укључујући побољшање квалитета, могу помоћи у процесу прегледа и наслова и субјективног додавања. Методе машинског учења су од посебног интереса с обзиром на то да непрекидно подизање резултата претраживања и доступност укупних доказа представљају одређену препреку напретку на пољу квалитета на пољу анализе. Побољшани уговор за рецензенте изгледа да је повезан са бољом предиктивном ефикасношћу.
Препоручени чланци
Ово је водич за Шта је машинско учење. Овде смо разговарали о раду и предностима Машинског учења и врхунским компанијама које имплементирају ову технологију. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је Питхон
- Употребе машинског учења
- Машинско учење вс вештачкој интелигенцији
- Шта је дубоко учење
- Машинско учење хиперпараметра