Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er et program for kunstig intelligens (AI) som leverer systemer potensialet til automatisk å oppdage og forbedre fra erfaring uten å være eksplisitt designet. Maskinlæring konsentrerer seg om progresjonen til dataprogrammer som kan få tilgang til data og distribuere det for seg selv.

Prosessen med å forstå konseptene til starter med observasjoner eller data, for eksempel direkte erfaring eller instruksjon, for å kunne søke etter atferd gjennom data og mer effektive muligheter i fremtiden avhengig av eksemplene vi gir. Hovedmålet er vanligvis å la datamaskinene lære automatisk uten menneskelig involvering eller assistanse og endre aktiviteter deretter.

Definisjon av maskinlæring

Bare sier Finner mønster i data og bruker disse mønstrene for å forutsi fremtiden

Machine Learning lar oss oppdage mønstre i eksisterende data etter det opprette og gjøre bruk av en modell som identifiserer disse mønstrene i innovative data
Maskinlæring har gått mainstream

  • Store leverandører mener at det er store penger i dette markedet. Machine Learning vil ofte støtte virksomheten din

Hva betyr det å lære?

Lære prosess:

  • Identifisere mønstre
  • Kjenne igjen mønsteret når du ser dem igjen

Hvorfor maskinlæring er så populær for tiden?

  • Rikelig med data
  • Mange datamaskiner
  • Effektiv maskinlæringsalgoritme

Alle disse faktorene er faktisk enda mer oppnåelige enn noen gang.

Hvordan gjør maskinlæring arbeid så enkelt?

Maskinlæring vil hjelpe oss å leve lykkeligere, sunnere og enda mer produktive liv. Hver gang vi forstår hvordan vi kan trakte strømmen.

Noen få erklærer at AI vanligvis innleder "kommersiell revolusjon." Mens den tidligere industrielle revolusjonen kontrollerte fysisk og mekanisk styrke, vil den nye revolusjonen kontrollere intellektuell og kognitiv evne. Etter hvert vil ikke en datamaskin erstatte manuelt arbeid, men også intellektuell arbeidskraft. Likevel, hvordan kommer dette manifestet til uttrykk? Og det er det som for øyeblikket oppstår?

Her er noen kunstig intelligens og maskinlæring vil påvirke hverdagen din.

Selvkjørende biler og automatisert transport

Har du noen gang fløyet i et fly nylig? Hvis du i så fall har ganske mye erfaren transportautomasjon på jobb. Disse avanserte kommersielle flyene bruker FMS (Flight Management System), en kombinasjon av GPS, bevegelsessensorer og datasystemer for å kunne være i sin posisjon under flyging. Derfor bruker den gjennomsnittlige Boeing 777-piloten bare syv minutter på å fly flyet manuelt, og flere av disse minuttene blir brukt under start og landing.

Hoppet til selvkjørende biler er mye mer utfordrende. Det er mye mer biler på gata, hindringer å forhindre, og så begrensninger å gjøre rede for når det gjelder trafikkmønster og protokoller. Selvkjørende biler er imidlertid faktisk en realitet. Disse AI-drevne bilene har til og med overskredet menneskedrevne biler i full sikkerhet, ifølge forskning med 55 Google-biler som har kjørt over 1, 3 millioner miles fullstendig.

Navigasjonsspørsmålet var fikset for lenge siden. Google Maps skaffer for øyeblikket stedsdata fra smarttelefonen. Bare ved å evaluere plasseringen av dingsen fra et tidspunkt til et annet, kan det komme ut hvor raskt enheten beveger seg. Enkelt sagt kan det finne ut hvor treg trafikk er i sanntid. Det kan kombinere data med forekomster gjennom brukere for å utvikle et bilde av trafikken til enhver tid. Kart kan foreslå den raskeste ruten for deg, avhengig av trafikkork, bygningsarbeid eller ulykker mellom deg og destinasjonen.

Noen eksempler for ML og AI for å gjøre livet enkelt

  • Google søk
  • Intelligent spill
  • Aksjeprognoser
  • Robotics

Topp maskinlæringsfirmaer

Maskinlæring blir en viktig del av hverdagen vår. Det brukes virkelig i økonomiske prosedyrer, medisinske undersøkelser, logistikk, innlegg og en rekke forskjellige raskt voksende næringer.

  1. Google - Nevrale nettverk og maskiner
  2. Tesla - Autopilot
  3. Amazon - Echo Speaker Alexa
  4. Apple - Personalisert Hey Siri
  5. TCS - Maskinens første leveransemodell med robotikk
  6. Facebook - Chatbot Army etc.

Arbeider med maskinlæring

Machine Learning gjør det mulig for datamaskiner å gjenskape og tilpasse seg menneskelig lignende oppførsel. Etter å ha brukt maskinlæring blir hver samtale og hver handling som blir gjort om til noe systemet lett kan lære og gjøre bruk av på grunn av kunnskap for tidsrammen. For å forstå og bli bedre.
Machine Learning har tre kategorier, og jeg vil vise deg hvordan alle fungerer, med eksemplene.
Til å begynne med er det

  • Veiledet maskinlæring

der systemet drar nytte av tidligere statistikk for å spå fremtidige resultater.

Så hvordan manifesteres det?

Tenk på Gmail sitt spamgjenkjenningssystem. Nå der, vil den ta under vurdering en samling av e-postmeldinger (et enormt antall, akkurat som millioner) som nylig har blitt kategorisert på grunn av spam eller ikke spam. Fra dette nivået, med muligheten til å identifisere hvilke funksjoner en e-post som er spam eller ikke søppelpost. Når du har fått kunnskap om dette, med muligheten til å klassifisere begynnende e-postmeldinger som spam eller på annen måte.

  • Uovervåket maskinlæring

Uovervåket læring fungerer ganske enkelt med inndataene. Det er egentlig ideelt for innkommende data, slik at de blir mer forståelige og organiserte. Hovedsakelig studerer den inndataene for å oppdage atferd eller fellestrekk eller mangler for potensielle kunder. Vurderes muligens hvordan Amazon eller noen annen type nettbutikker kan anbefale mange du kan kjøpe?

Dette er virkelig på grunn av uovervåket maskinlæring. Nettsteder som disse vurderer tidligere anskaffelser, og de kan anbefale andre aktiviteter du kanskje også tenker på.

  • Forsterkningslæring

Forsterkningslæring gjør at systemene kan forstå avhengig av tidligere fordeler for sine aktiviteter. Hver gang et system krever en oppløsning, kan det straffes eller æres for det er aktiviteter. For hver handling bør den få gode tilbakemeldinger, som dette oppdager hvis dette fungerte som en uriktig eller korrigerende handling. Denne typen maskinlæring er vanligvis rent fokusert på effektiviteten til funksjonen.

Fordeler med maskinlæring

Det er mange fordeler med maskinlæring innen forskjellige felt, noen felt og fordelene deres er listet opp nedenfor.

1. Cybersikkerhet -

Fordi virksomheter kjemper fra kontinuerlige cyberangrep og komplekse vedvarende trusler, er nå større engasjerte medarbeidere nødvendig for å håndtere cyberspionasjeproblemer. For å få vellykket deteksjon av brudd, må neste generasjons verktøy evaluere et antall data i stort volum, med stor hastighet, for å finne ut sannsynlige brudd. Med maskinlæring kan kvalifiserte nettverkseksperter enkelt laste av det meste av tunge bevegelser som vil hjelpe dem å skille en trussel som er verdt å forfølge fra ekte aktivitet som ganske enkelt trenger ingen ekstra analyse.

2. Bedrifter -

  • Korrekte salgspådommer: Det er mange måter de ML kan hjelpe prosessen med salgspådommer. ML har forskjellige funksjoner angående salgsprognoser:

i) Rask forskningsprediksjon og -behandling

ii) Bruk av data fra ubestemte kilder

iii) Hjelper med å uttrykke eldre statistikk over klientens oppførsel

  • Forenkler medisinsk prognoser og diagnosekategori (For bedrifter innen medisinsk behandling): ML gir suveren verdi i helsevesenet siden det hjelper prosessen med å bestemme høyrisikopasienter i tillegg til å stille diagnoser pluss råder mest effektive medisiner.
  • Arbeidsplassemails Spam Safety: ML gjør det mulig for spamfilter-systemer å produsere de nyeste protokollene som bruker hjernelignende nevrale nettverk for å eliminere e-postmeldinger som ikke er nødvendige.

3. Læring og AI (kunstig intelligent) for styring av forsyningskjeder:

  • Raskere, høyere ytelse Frakt og levering: Det autonome kjøretøyets marked forblir i begynnende faser. Likevel, ganske enkelt fordi det begynner å modnes, er det absolutt en enorm mulighet for å redusere leveringstidene. Menneske lastebilsjåfører kan lett lande på gaten for å få en liten periode i en bestemt tidsramme. Autonome kjøretøyer, drevet av AI og maskinlæring, trenger ikke det ofte handler om kjøreperiode.
  • Inventory Administration - Essential gjøre bruk av fordelene med AI er vanligvis å forbedre datamaskinens perspektivfunksjoner for ERP (Enterprise Resource Planning) systemer og maskiner. Dataperspektiv kan beskrives som informasjonsfeltet som faktisk arbeider for å la datasystemer finne ut, bestemme og behandle bilder.

På grunn av maskinlæring og dyp læring har bildeskille blitt mer gjennomførbart, og signaliserende datasystemer er nå i stand til å identifisere og sortere elementer i bilder med stor pålitelighet - i noen tilfeller, muligens bedre enn mennesker.

Når det gjelder forsyningskjedeadministrasjon, kan datamaskinperspektiv lett tillate bedre lageradministrasjon. Fokuser på, for eksempel prøvd et system når en robot forhåndsinnlastet med et kamera overvåket inventar i butikker. (For fakta om forskjellige trender og avgjørende bekymringer i moderne forsyningskjedestyring).

Krav til maskinlæring

Kommandoer i programmeringsspråket for å lære deg maskinlæringsevner som R, Python og TenserFlow.js. R er et programmeringsspråk med åpen kildekode og miljøvennlig. Den støtter maskinlæring, den støtter forskjellige typer databehandling om statistikk og mer. Den har mange tilgjengelige pakker for å løse maskinens læringsproblem og alle slags andre ting.

R er veldig populær.

Mange kommersiell maskinlæring som tilbyr støtte R. Men det er ikke det eneste valget:

Python

Python er i tillegg stadig mer populær på grunn av en åpen kildekode-teknologi for å utføre maskinlæring. Det finnes en rekke biblioteker og pakker for python også. Så R er ikke lenger alene som det eneste open source språket.

TenserFlow.js

TensorFlow.js er et open-source maskinvareakselerert JavaScript-bibliotek beregnet for opplæring og implementering av maskinlæringsmodeller.

  • Utvikle ML i nettleseren

Benytt deg av allsidige og brukervennlige API-er for å utvikle modeller fra begynnelsen av ved å bruke JavaScript-lineær algebra-samling på lavt nivå, samt API-er på høyt nivå.

  • Administrer eksisterende modeller

Arbeid med TensorFlow.js-modellkonvertering for å utføre eksisterende TensorFlow-modeller som er best egnet i nettleseren.

  • Studer eksisterende modeller

Trekk inn eksisterende ML-modeller som arbeider med sensordata som er koblet til nettleseren, eller annen klientside-statistikk.

Hvorfor skal vi bruke maskinlæring?

Maskinlæring er nødvendig for oppgaver som kan være for kompliserte for mennesker å kode direkte. Noen få oppgaver er utrolig kompliserte at det kan være upassende, om ikke vanskelig, for mennesker å utøve alt det tekniske og så kode dem eksplisitt. Derfor tilbyr vi snarere et stort antall data til maskinlæringsalgoritmen og lar algoritmen ordne det ved å oppdage at data og lete etter en modell som skal oppnå de faktiske dataprogrammørene som har utarbeidet den for å oppnå.

Machine Learning Scope

Machine Learning er nå blant de mest populære emnene innen informatikk. Teknologier akkurat som digital, big data, kunstig intelligens, automatisering og maskinlæring, former gradvis fremtiden for arbeid og jobber. Er faktisk en spesiell liste over metoder som gjør det mulig for maskiner å forstå fra data, og bidra til å lage prognoser. Hvis skjevhetene i nyere og nåværende gir næring til fremtidsspådommene, er det høyt i et forsøk på å forvente at AI skal fungere uavhengig av menneskelige feil.

  • Samarbeidslæring:

Samarbeidslæring handler om å gjøre bruk av distinkte beregningsenheter, slik at de samarbeider for å kunne skape forbedrede læringsutbytte enn de selv har oppnådd. Et godt eksempel på dette kan være å implementere nodene til et IoT-sensornettverkssystem, eller nettopp det som er kjent som edge analytics. Når du bruker IoT, vil sannsynligvis mange forskjellige enheter være nyttig å lære samarbeid på flere måter.

  • Kvanteberegningsprosess:

Læringsjobber på maskiner krever komplikasjoner, inkludert manipulering og klassifisering av mange vektorer i høydimensjonale områder. De tradisjonelle algoritmene vi bruker for øyeblikket for å fikse mange av disse komplikasjonene tar litt tid. Kvantedatamaskiner vil antagelig være flinke til å manipulere høydimensjonale vektorer i enorme tensorartikler. Sannsynligvis vil både utviklingen av både overvåkte og uovervåket kvantemaskininnlæringsalgoritmer sikkert øke antall vektorer og deres dimensjoner betydelig raskere enn tradisjonelle algoritmer. Dette har en tendens til å forårsake en betydelig økt hastighet som maskinlæringsalgoritmer sikkert vil fungere.

Hvem er det rette publikummet for å lære seg Machine Learning-teknologier?

  1. Bedriftsledere - De ønsker løsninger på forretningsproblemet. Gode ​​løsninger har reell forretningsverdi. Gode ​​organisasjoner gjør ting raskere, bedre og billigere, og bedriftsledere vil virkelig ha disse løsningene. Dette er bra fordi bedriftslederen også har penger til å betale for disse løsningene.
  1. Programvareutviklere - De ønsker å lage en bedre applikasjon. Hvis du har programvareutviklere, kan maskinlæring hjelpe deg med å bygge smartere apper, selv om du ikke er den som lager modellene; du kan bare bruke modellene.
  1. Datavitenskapsmenn - De vil ha kraftige, brukervennlige verktøy. Det første spørsmålet er å minne tankene dine om hva som er en dataviter?

Noen som vet om:

  • Statistikk
  • Programvare for maskinlæring
  • Noe problem domene (ideelt)

Noe problem domene - Robot forebyggende vedlikehold og svindel med kredittkorttransaksjoner etc.

Det er noen viktige ting å vite om Data Scientist

  • De gode er knappe
  • Gode ​​er dyre

Du kan løse et viktig forretningsproblem med maskinlæring, du kan spare mye penger, det er virkelig forretningsverdi der, og så gode dataforskere som vet alle disse tingene som statistikk, maskinlæringsprogramvare og problemdomener kan ha enorme verdi.

Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karrierevekst?

Noen punkter er viktige for maskinlæring i karrierevekst som beskrevet nedenfor.

  • Konverter komplikasjoner til organisasjonen til et matematisk syn:

    Maskinlæring er et felt som nesten er skapt for logiske tanker. Å være et yrke, dette blander teknologi, matematikk og bedriftsevaluering som en oppgave. Du må være i stand til å konsentrere deg om teknologi ganske mye og for å få denne intellektuelle oppmerksomheten, men du bør også få denne synligheten mot forretningsmessige komplikasjoner og også oppgi et selskapsproblem mot en matematisk læringsvanskelighet for maskinen, og gi fordel ved slutten.

  • Egentlig har en bakgrunn i dataanalyse:

    Dataanalytikere er inne i den ideelle posisjonen til å gå over til et maskinlæringsfag som deres neste fase. I denne delen kan et essensielt element være et analytisk tankesett, som indikerer at det er en slags metode for å vurdere årsaker, effekter og selvdisiplin der du ser på dataene, du graver deg inn i den, bestemmer hva som utfører, spesifikt ikke fungerer, kan det er en tidligere utgave. Det ser ut til å være i stand til å diskutere informasjon på en betydelig måte, produsere god visualisering, syntetisere informasjon slik at det kan forstås av forretningsforbindelser, det er ganske viktig.

  • Lær Python samt hvordan du jobber med maskinlæringsbiblioteker:

    Så langt programmeringsspråk går og får kunnskap om Python. Etter det, hopp inn i maskinlæringsbiblioteker: "Scikit-learning og Tensor Flow er veldig kjent i feltet."

Konklusjon - Hva er maskinlæring

Maskinlæringsprosesser som brukes i organiserte evalueringer av kompliserte analyseområder inkludert kvalitetsforbedring kan hjelpe i tittelen og subjektiv tilleggsscreeningsprosess. Læringsmetoder for maskiner er av spesifikk interesse med tanke på kontinuerlig å øke søkeresultatene og tilgjengeligheten av det totale beviset er et spesifikt hinder fra fremdriften i analysefeltets kvalitet. Forbedret anmelderkontrakt så ut til å være forbundet med bedre prediktiv effektivitet.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til What is Machine Learning. Her diskuterte vi arbeidet og fordelene med maskinlæring og toppbedrifter som implementerer denne teknologien. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -

  1. Hva er Python
  2. Bruk av maskinlæring
  3. Maskinlæring vs kunstig intelligens
  4. Hva er dyp læring
  5. Hyperparameter maskinlæring

Kategori:

Stor Data