Wat is machinaal leren?
Machine learning is een programma van kunstmatige intelligentie (AI) dat systemen het potentieel biedt om ervaringen automatisch te ontdekken en te verbeteren zonder expliciet te zijn ontworpen. Machine learning concentreert zich op de voortgang van computerprogramma's die toegang hebben tot gegevens en deze zelf kunnen gebruiken.
Het proces van het begrijpen van de concepten van begint met de observaties of gegevens, bijvoorbeeld directe ervaring, of instructie, om in de toekomst te kunnen zoeken naar gedrag via gegevens en effectievere mogelijkheden, afhankelijk van de voorbeelden die we geven. Het belangrijkste doel is meestal om de computers automatisch te laten leren zonder menselijke tussenkomst of assistentie en om activiteiten dienovereenkomstig aan te passen.
Definitie van machine learning
Eenvoudig gezegd Zoekt patroon in gegevens en gebruikt dat patroon om de toekomst te voorspellen
Met Machine Learning kunnen we patronen in bestaande gegevens ontdekken en daarna een model maken en gebruiken dat deze patronen in innovatieve gegevens identificeert
Machine learning is mainstream geworden
- Grote leveranciers geloven dat er veel geld in deze markt zit. Machine Learning ondersteunt uw bedrijf vaak
Wat betekent leren?
Leerproces:
- Patronen identificeren
- Die patronen herkennen wanneer je ze weer ziet
Waarom is machine learning momenteel zo populair?
- Veel data
- Veel computerkracht
- Effectief machine learning-algoritme
Al die factoren zijn eigenlijk nog beter verkrijgbaar dan ooit.
Hoe maakt Machine Learning het werken zo gemakkelijk?
Machine learning helpt ons een gelukkiger, gezonder en zelfs productiever leven te leiden. Telkens wanneer we begrijpen hoe we de kracht moeten trechteren.
Sommigen verklaren dat AI gewoonlijk een 'commerciële revolutie' inluidt. Terwijl de vorige industriële revolutie de fysieke en mechanische kracht beheerste, zal de nieuwe revolutie het intellectuele en cognitieve vermogen beheersen. Uiteindelijk zal een computer geen handmatige arbeid vervangen, maar ook intellectuele arbeid. Maar hoe precies gaat dit manifest zich manifesteren? En is dat momenteel aan het gebeuren?
Hier zijn wat kunstmatige intelligentie en machine learning heeft invloed op uw dagelijks leven.
Zelfrijdende auto's en geautomatiseerd transport
Heb je ooit recent in een vliegtuig gevlogen? Als u in dat geval vrijwel ervaren transportautomatisering op het werk hebt. Deze geavanceerde commerciële vliegtuigen maken gebruik van FMS (Flight Management System), een combinatie van GPS, bewegingssensoren en computersystemen om tijdens de vlucht zijn positie te kunnen bepalen. Daarom verbruikt de gemiddelde Boeing 777-piloot eenvoudig zeven minuten om in principe handmatig het vliegtuig te vliegen, en een aantal van die minuten worden besteed tijdens het opstijgen en ook het landen.
De sprong naar zelfrijdende auto's is veel uitdagender. Er zijn veel meer auto's op straat, hindernissen om te voorkomen en dus beperkingen om rekening te houden met verkeerspatronen en protocollen. Zelfrijdende auto's zijn echter een realiteit. Deze AI-aangedreven auto's bezitten zelfs meer dan door mensen aangedreven auto's in volledige veiligheid, volgens onderzoek met 55 Google-voertuigen die meer dan 1, 3 miljoen mijl volledig hebben gereden.
De navigatiequery was lang geleden opgelost. Google Maps haalt momenteel locatiegegevens van de smartphone op. Door eenvoudig de locatie van het gadget van het ene naar het andere tijdstip te evalueren, kan het erachter komen hoe snel het apparaat reist. Simpel gezegd, het zou erachter kunnen komen hoe langzaam verkeer in realtime is. Het kan die gegevens combineren met gebeurtenissen via gebruikers om op elk willekeurig moment een beeld van het verkeer te ontwikkelen. Kaarten kunnen de snelste route voor u voorstellen, afhankelijk van files, bouwwerkzaamheden of ongevallen tussen u en de bestemming.
Ook een voorbeeld voor ML en AI om ons leven gemakkelijk te maken
- Google zoeken
- Intelligent gamen
- Voorspellingen voor aandelen
- Robotics
Topbedrijven voor machinaal leren
Machine Learning wordt een belangrijk onderdeel van ons dagelijks leven. Het wordt echt gebruikt in financiële procedures, medische onderzoeken, logistiek, detachering en verschillende snelgroeiende industrieën.
- Google - Neurale netwerken en machines
- Tesla - Autopiloot
- Amazon - Echo-luidspreker Alexa
- Apple - Gepersonaliseerde Hey Siri
- TCS - Machine First Delivery-model met robotica
- Facebook - Chatbot Army etc.
Werken met machine learning
Met Machine Learning kunnen computers repliceren en zich aanpassen aan menselijk gedrag. Na het toepassen van machine learning wordt elk gesprek en elke bewerkte actie omgezet in iets dat het systeem gemakkelijk kan leren en gebruiken vanwege de knowhow voor het tijdsbestek.
Machine Learning heeft drie categorieën, en ik zal je laten zien hoe ze allemaal werken, met de voorbeelden.
In eerste instantie is er
-
Begeleid machinaal leren
waarbij het systeem profiteert van eerdere statistieken om toekomstige resultaten te voorspellen.
Dus hoe manifesteert dat zich?
Denk aan het spamherkenningssysteem van Gmail. Nu zal het rekening houden met een verzameling e-mails (een enorm aantal, net als miljoenen) die recent zijn gecategoriseerd vanwege spam of geen spam. Vanaf dit niveau, met de mogelijkheid om te identificeren welke functies een e-mail bevatten die al dan niet spam is. Zodra u hier kennis van heeft, met de mogelijkheid om e-mails die zich voordoen als spam of anderszins te classificeren.
-
Machinaal leren zonder toezicht
Leren zonder toezicht werkt eenvoudig met de invoergegevens. Het is in wezen ideaal voor de binnenkomende gegevens om het begrijpelijker en beter georganiseerd te maken. Hoofdzakelijk bestudeert het de invoergegevens om gedrag of overeenkomsten of gebreken aan uw potentiële klanten te ontdekken. Mogelijk overwogen hoe Amazon of andere soorten online winkels velen kunnen aanbevelen die u kunt kopen?
Dit komt echt door machinaal leren zonder toezicht. Websites zoals deze houden rekening met eerdere acquisities en kunnen andere activiteiten aanbevelen waaraan u misschien ook denkt.
-
Versterking leren
Versterking leren stelt systemen in staat te begrijpen, afhankelijk van eerdere voordelen voor zijn activiteiten. Wanneer een systeem een oplossing vereist, kan het worden bestraft of geëerd omdat het activiteiten zijn. Voor elke actie moet het goede feedback krijgen, die wordt ontdekt als dit een onjuiste of corrigerende actie was. Dit soort machine learning is meestal puur gericht op de boost-effectiviteit van de functie.
Voordelen van machine learning
Er zijn veel voordelen van machine learning op verschillende gebieden, sommige velden en hun voordelen staan hieronder vermeld.
1. Cybersecurity -
Omdat bedrijven vechten tegen voortdurende cyberaanvallen en complexe aanhoudende bedreigingen, zijn nu grotere toegewijde medewerkers nodig om cyberspionageproblemen te beheren. Om succesvolle brekingsdetectie te krijgen, moeten de volgende generatie tools een aantal gegevens in grote hoeveelheden met grote snelheid evalueren om waarschijnlijke inbreuken te achterhalen. Met machine learning kunnen gekwalificeerde netwerkexperts gemakkelijk het grootste deel van het zware werk ontladen dat hen zal helpen een dreiging te onderscheiden die de moeite waard is om na te gaan van echte activiteit die gewoon geen extra analyse nodig heeft.
2. Bedrijven -
- Juiste verkoopvoorspellingen: er zijn talloze manieren waarop ze ML kunnen helpen bij het proces van verkoopvoorspellingen. De verschillende functies van ML met betrekking tot verkoopprognoses zijn:
i) Snelle voorspelling en verwerking van onderzoek
ii) Gegevensgebruik uit onbepaalde bronnen
iii) Helpt bij het weergeven van verouderde statistieken van klantgedrag
- Vergemakkelijkt medische voorspellingen en diagnostische categorie (voor medische bedrijven): ML biedt uitstekende waarde in de gezondheidszorg, omdat het helpt bij het bepalen van risicovolle patiënten, naast het stellen van diagnoses en adviseert over de meest effectieve geneesmiddelen.
- E-mails op de werkplek Spam Safety: ML stelt spamfiltersystemen in staat om de nieuwste protocollen te produceren die hersenachtige neurale netwerken toepassen om e-mails te verwijderen die niet nodig zijn.
3. Leren en AI (kunstmatige intelligentie) voor supply chain management:
- Snellere, hogere output Verzending en levering: de markt van het autonome voertuig blijft in de ontluikende fasen. Zelfs omdat het simpelweg begint te rijpen, is er zeker een geweldige mogelijkheid om de levertijden te verkorten. Menselijke vrachtwagenchauffeurs kunnen gemakkelijk op straat landen om een korte periode in een bepaald tijdsbestek te krijgen. Autonome voertuigen, aangedreven door AI en machine learning, hoeven niet vaak de rijperiode te zijn.
- Voorraadbeheer - Essentieel gebruik maken van de voordelen van AI is meestal het verbeteren van de computerperspectiefkenmerken van ERP-systemen en -machines (Enterprise Resource Planning). Computerperspectief kan worden omschreven als het gebied van de informatica dat daadwerkelijk werkt om computersystemen in staat te stellen afbeeldingen te achterhalen, te bepalen en te verwerken.
Vanwege machinaal leren en diep leren is beeldonderscheid steeds beter haalbaar geworden, wat betekent dat computersystemen nu items in afbeeldingen met een grote betrouwbaarheid kunnen identificeren en sorteren - in sommige gevallen mogelijk beter dan mensen.
Met betrekking tot supply chain administratie kan computerperspectief gemakkelijk een beter voorraadbeheer mogelijk maken. Focus op, zoals een systeem uitproberen wanneer een robot vooraf geladen met een camera de inventaris in winkels bewaakte. (Voor feiten over verschillende trends en cruciale problemen in modern supply chain management).
Vereiste vaardigheden voor machinaal leren
Voer de programmeertaal uit om vaardigheden voor machinaal leren zoals R, Python en TenserFlow.js te leren. R is een open source programmeertaal en milieuvriendelijk. Het ondersteunt machine learning, het ondersteunt verschillende soorten computers over statistieken en meer. Het heeft vele beschikbare pakketten om het probleem van machine learning en allerlei andere dingen aan te pakken.
R is erg populair.
Veel commerciële machine learning biedt ondersteuning R. Maar het is niet de enige keuze:
Python
Python is bovendien steeds populairder vanwege een open source-technologie voor het uitvoeren van machine learning. Er zijn ook een aantal bibliotheken en pakketten voor python. Dus R is niet langer alleen als de enige open source taal.
TenserFlow.js
TensorFlow.js is een open-source hardware-versnelde JavaScript-bibliotheek bedoeld voor training en implementatie van machine learning-modellen.
-
Ontwikkel ML in de webbrowser
Maak gebruik van veelzijdige en gebruikersvriendelijke API's om modellen vanaf het begin te ontwikkelen met behulp van low-level JavaScript lineaire algebra-verzameling en high-level lagen API.
-
Bestaande modellen beheren
Werk met TensorFlow.js-modelconversie om reeds bestaande TensorFlow-modellen uit te voeren die het meest geschikt zijn voor de webbrowser.
-
Bestaande modellen bestuderen
Herschrijf reeds bestaande ML-modellen die werken met sensorgegevens die zijn gekoppeld aan de webbrowser of verschillende client-side statistieken.
Waarom zouden we Machine Learning gebruiken?
Machine learning is vereist voor taken die voor mensen te ingewikkeld kunnen zijn om direct te coderen. Een paar taken zijn ongelooflijk ingewikkeld dat het ongepast, zo niet moeilijk kan zijn voor mensen om alle technische details uit te oefenen en ze dus expliciet te coderen. Daarom bieden we eerder een groot aantal gegevens aan het machine learning-algoritme en laten we het algoritme het vervolgens uitwerken door die gegevens te ontdekken en te zoeken naar een model dat de werkelijke computerprogrammeurs zouden moeten bereiken die het willen bereiken.
Machine Learning Scope
Machine Learning is nu een van de meest populaire onderwerpen in de informatica. Technologieën net als digitale, big data, kunstmatige intelligentie, automatisering en machine learning vormen geleidelijk de toekomst van werk en banen. Is eigenlijk een specifieke lijst van methoden waarmee machines gegevens kunnen begrijpen en kunnen helpen bij het maken van voorspellingen. Als de vooroordelen van de recente en huidige de voorspellingen van de toekomst voeden, is het hoog in een poging om te verwachten dat de AI onafhankelijk van menselijke defecten werkt.
-
Samenwerkend leren:
Bij samenwerkend leren draait het allemaal om het gebruik van verschillende computationele entiteiten, zodat ze samenwerken om verbeterde leerresultaten te creëren dan ze zelf zouden hebben bereikt. Een goed voorbeeld hiervan is het implementeren van de knooppunten van een IoT-sensornetwerksysteem, of precies wat bekend staat als edge-analyse. Tijdens het gebruik van het IoT zullen hoogstwaarschijnlijk veel verschillende entiteiten nuttig zijn om op verschillende manieren samen te leren.
-
Quantum computing-proces:
Taken voor machinaal leren vereisen complicaties, waaronder het manipuleren en classificeren van veel vectoren in hoog-dimensionale gebieden. De traditionele algoritmen die we momenteel toepassen om veel van deze complicaties te verhelpen, hebben enige tijd nodig. Quantumcomputers zullen waarschijnlijk goed zijn in het manipuleren van hoog-dimensionale vectoren in enorme tensor-itemgebieden. Hoogstwaarschijnlijk zullen beide ontwikkelingen van zowel bewaakte als niet-bewaakte algoritmen voor kwantummachine-leren zeker het aantal vectoren en hun dimensies aanzienlijk sneller stimuleren dan traditionele algoritmen. Dit heeft de neiging om de snelheid waarmee machine learning-algoritmen zeker zullen werken aanzienlijk te verhogen.
Wie is het juiste publiek voor het leren van Machine Learning-technologieën?
- Zakelijke leiders - Ze willen oplossingen voor het zakelijke probleem. Goede oplossingen hebben echte zakelijke waarde. Goede organisaties doen dingen sneller, beter en goedkoper en dus willen bedrijfsleiders die oplossingen echt. Dit is een goede zaak omdat de bedrijfsleider ook het geld heeft om die oplossingen te betalen.
- Softwareontwikkelaars - Ze willen een betere applicatie maken. Als u softwareontwikkelaars hebt, kan machine learning u helpen slimmere apps te bouwen, zelfs als u niet degene bent die de modellen maakt; je kunt gewoon de modellen gebruiken.
- Data Scientists - Ze willen krachtige, gebruiksvriendelijke tools. De eerste vraag herinnert je eraan wat een Data Scientist is?
Iemand die weet van:
- Statistieken
- Software voor machinaal leren
- Een probleemdomein (idealiter)
Een probleemdomein - Robot preventief onderhoud en creditcardtransactie fraude, enz.
Er zijn enkele belangrijke dingen die u moet weten over Data Scientist
- Goede zijn schaars
- Goede zijn duur
Je kunt een belangrijk bedrijfsprobleem met machine learning oplossen, je kunt veel geld besparen, er is echte zakelijke waarde daar, en zo goede datawetenschappers die al deze drie dingen kennen, zoals statistieken, machine learning software en probleemdomein, kunnen enorme waarde.
Hoe deze technologie u helpt bij de groei van uw carrière?
Sommige punten zijn belangrijk voor machine learning in loopbaangroei zoals hieronder.
-
Zet organisatiecomplicaties om in een wiskundige weergave:
Machine learning is een veld dat bijna is gecreëerd voor logische gedachten. Als een beroep combineert dit technologie, wiskunde en bedrijfsevaluatie als één taak. Je moet in staat zijn om je behoorlijk op technologie te concentreren en om deze intellectuele aandacht te krijgen, maar je moet deze inzichten ook krijgen in de richting van bedrijfscomplicaties en ook een bedrijfsprobleem melden met betrekking tot een wiskundige machine-leermoeilijkheid, en uiteindelijk voordeel bieden.
-
Geef in wezen een achtergrond bij gegevensanalyse:
Data-analisten bevinden zich in de ideale positie om over te schakelen naar een machine learning beroep als hun volgende fase. In dit deel kan een essentieel element een analytische mindset zijn, wat aangeeft dat het een soort methode is om oorzaken, gevolgen en zelfdiscipline te overwegen waar je de gegevens bekijkt, je erin verdiept, bepaalt wat presteert, met name niet echt werkt, kan er is een uitbijter Bovendien lijkt het erop dat informatie op een significante manier kan worden besproken, goede visualisatie kan worden geproduceerd, informatie kan worden samengevat zodat deze door zakenpartners kan worden begrepen, het is vrij essentieel.
-
Leer Python en hoe te werken met machine learning-bibliotheken:
Voor zover programmeertalen gaan en kennis opdoen van Python. Ga daarna naar machine learning-bibliotheken: "Scikit-learn en Tensor Flow zijn erg beroemd in het veld."
Conclusie - Wat is machinaal leren
Machine-leerprocessen die worden gebruikt in georganiseerde evaluaties van gecompliceerde analysegebieden, waaronder kwaliteitsverbetering, kunnen helpen bij de screening van titels en subjectieve toevoegingen. Methoden voor machinaal leren zijn van specifiek belang gezien het voortdurend verhogen van zoekresultaten en de toegankelijkheid van het totale bewijsmateriaal is een specifiek obstakel voor de voortgang van de kwaliteit van het analyseveld. Verbeterd beoordelaarscontract leek verband te houden met betere voorspellende efficiëntie.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor Wat is Machine Learning. Hier hebben we de werking en voordelen van Machine Learning en topbedrijven besproken die deze technologie implementeren. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is Python
- Gebruik van machine learning
- Machine learning versus kunstmatige intelligentie
- Wat is diep leren
- Machine leren van hyperparameter