Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är ett program för konstgjord intelligens (AI) som ger system potentialen att automatiskt upptäcka och förbättra från erfarenheter utan att uttryckligen utformas. Maskininlärning koncentrerar sig på utvecklingen av datorprogram som kan komma åt data och distribuera det för sig själva.

Processen med att förstå begreppen börjar med observationer eller data, till exempel direkt erfarenhet eller instruktion, för att kunna söka efter beteende genom data och mer effektiva möjligheter i framtiden beroende på de exempel vi ger. Huvudmålet är vanligtvis att låta datorerna lära sig automatiskt utan mänskligt engagemang eller hjälp och ändra aktiviteter i enlighet därmed.

Machine Learning Definition

Enkelt säger Hitta mönster i data och använder det mönstret för att förutsäga framtiden

Machine Learning gör det möjligt för oss att upptäcka mönster i befintlig data efter det att skapa och använda en modell som identifierar dessa mönster i innovativa data
Maskininlärning har gått mainstream

  • Stora leverantörer tror att det finns stora pengar på denna marknad. Machine Learning ofta kommer att stödja ditt företag

Vad betyder det att lära sig?

Lärningsprocess:

  • Identifiera mönster
  • Att känna igen det mönstret när du ser dem igen

Varför maskininlärning är så populär för närvarande?

  • Gott om data
  • Massor av datorkraft
  • Effektiv maskininlärningsalgoritm

Alla dessa faktorer är faktiskt ännu mer tillgängliga än någonsin.

Hur gör maskininlärning arbetet så enkelt?

Maskininlärning hjälper oss att leva lyckligare, hälsosammare och ännu mer produktiva liv. När vi förstår hur vi kan tränga kraften.

Några förklarar att AI vanligtvis inleds med ”kommersiell revolution.” Medan den tidigare industriella revolutionen kontrollerade fysisk och mekanisk styrka kommer den nya revolutionen att kontrollera intellektuell och kognitiv förmåga. Så småningom kommer en dator inte att ersätta manuellt arbete utan också intellektuellt arbete. Men hur exakt ska detta manifest? Och det är det som för närvarande sker?

Här är lite konstgjord intelligens och maskininlärning kommer att påverka din vardag.

Självkörande bilar och automatiserad transport

Har du någonsin flygt i ett flygplan nyligen? Om du i så fall har ganska mycket erfaren transportautomation på jobbet. Dessa avancerade kommersiella flygplan använder FMS (Flight Management System), en kombination av GPS, rörelsessensorer och datorsystem för att kunna positionera sig under flygningen. Därför tar den genomsnittliga Boeing 777-piloten helt enkelt sju minuter att flyga planet manuellt, och flera av dessa minuter spenderas under start och landning.

Hoppningen till självkörande bilar är mycket mer utmanande. Det finns mycket fler bilar på gatorna, hinder att förhindra och så begränsningar att ta hänsyn till när det gäller trafikmönster och protokoll. Men självkörande bilar är faktiskt en verklighet. Dessa AI-drivna bilar har till och med överskridit mänskeldrivna bilar i full säkerhet, enligt forskning med 55 Google-fordon som har kört över 1, 3 miljoner miles helt.

Navigeringsfrågan hade fixats för länge sedan. Google Maps köper för närvarande platsdata från smarttelefonen. Helt enkelt genom att utvärdera platsen för gadgeten från en tidpunkt till en annan, kan det räkna ut hur snabbt enheten reser. Enkelt uttryckt kan det räkna ut hur långsam trafik är i realtid. Det kan kombinera data med händelser genom användare för att utveckla en bild av trafiken vid varje givet ögonblick. Kartor kan föreslå den snabbaste vägen för dig beroende på trafikstockningar, byggarbete eller olyckor mellan dig och destinationen.

Dessutom ett exempel för ML och AI för att göra vårt liv enkelt

  • Google Sök
  • Intelligent spel
  • Lagerprognoser
  • Robotics

De bästa maskininlärningsföretagen

Maskininlärning blir en viktig del av vår vardag. Det används verkligen i ekonomiska förfaranden, medicinska undersökningar, logistik, utstationering och en mängd olika snabbt stigande branscher.

  1. Google - Neurala nätverk och maskiner
  2. Tesla - Autopilot
  3. Amazon - Echo-högtalare Alexa
  4. Apple - personaliserad Hey Siri
  5. TCS - maskinens första leveransmodell med robotik
  6. Facebook - Chatbot Army etc.

Arbeta med maskininlärning

Machine Learning gör det möjligt för datorer att replikera och anpassa sig till människoliknande beteende. Efter att ha använt maskininlärning förvandlas varje konversation och varje åtgärd som fungerar till något som systemet enkelt kan lära sig och använda på grund av kunskap för tidsramen. För att förstå och bli bättre.
Machine Learning har tre kategorier, och jag kommer att visa er hur alla fungerar med exemplen.
Ursprungligen finns det

  • Övervakad maskininlärning

där systemet gynnar tidigare statistik för att förutse framtida resultat.

Så hur manifesterar det?

Tänk på Gmail's system för skräpigenkänning. Nu där kommer det att ta hänsyn till en samling e-postmeddelanden (ett stort antal, precis som miljoner) som nyligen har kategoriserats på grund av skräppost eller inte skräppost. Från denna nivå, med möjligheten att identifiera vilka funktioner som har ett e-postmeddelande som är skräppost eller inte skräppost. När du fått kunskap om detta, med förmågan att klassificera pågående e-postmeddelanden som skräppost eller på annat sätt.

  • Oövervakad maskininlärning

Oövervakat inlärning fungerar helt enkelt med inmatningsdata. Det är i huvudsak idealiskt för inkommande data för att göra det möjligt att bli mer förståeligt och organiserat. I huvudsak studerar den inmatningsdata för att upptäcka beteenden eller gemensamma eller brister i dina utsikter. Övervägas eventuellt hur Amazon eller någon annan typ av andra onlinebutiker kan rekommendera många du kan köpa?

Detta är verkligen på grund av maskinövervakning utan tillsyn. Webbplatser som dessa överväger tidigare förvärv och de kan rekommendera andra aktiviteter som du kanske tänker på också.

  • Förstärkningslärande

Förstärkningslärande gör det möjligt för system att förstå beroende på tidigare fördelar för sina aktiviteter. Närhelst ett system kräver en upplösning kan det straffas eller hedras för det är aktiviteter. För varje åtgärd bör det få god feedback, vilket detta upptäcker om det fungerade felaktigt eller korrigerande. Den här typen av maskininlärning är vanligtvis rent fokuserad på funktionens öka effektiviteten.

Fördelar med maskininlärning

Det finns många fördelar med maskininlärning inom olika områden, vissa områden och deras fördelar listas nedan.

1. Cybersäkerhet -

Eftersom företag kämpar från kontinuerliga cyberattacker och komplexa ihållande hot, är nu större engagerade personal nödvändiga för att hantera problem med cyberspionage. För att få framgångsrik upptäckt av brott måste nästa generations verktyg utvärdera ett antal data i stor volym, med stor hastighet, för att räkna ut troliga överträdelser. Med maskininlärning kan kvalificerade nätverksexperter enkelt ladda ner de flesta av de tunga rörelserna som hjälper dem att skilja ett hot som är värt att fortsätta från äkta aktiviteter som helt enkelt behöver ingen extra analys.

2. Företag -

  • Korrekta försäljningsförutsägelser: Det finns många sätt att de ML kan hjälpa till med processen med försäljningsförutsägelser. De olika funktionerna som ML tillhandahåller angående försäljningsprognoser är:

i) Snabb forskningsprognos och bearbetning

ii) Dataanvändning från obestämda källor

iii) Hjälper med att uttrycka arvstatistik över klientens beteende

  • Underlättar medicinska prognoser och diagnoskategori (för företag inom medicinska): ML ger fantastiskt värde i hälsoindustrin eftersom det hjälper processen att fastställa högriskpatienter förutom att ställa diagnoser och ger råd om mest effektiva läkemedel.
  • Arbetsplatsen E-post Spam Safety: ML gör det möjligt för skräppostfilmsystem att producera de senaste protokollen som använder hjärnliknande nervnätverk för att eliminera e-postmeddelanden som inte behövs.

3. Lärande och AI (Artificial Intelligent) för Supply Chain Management:

  • Snabbare, högre produktion Frakt och leverans: Marknaden för det autonoma fordonet är kvar i de pågående faserna. Trots det, helt enkelt för att det börjar mogna, finns det verkligen en enorm möjlighet att minska leveranstiderna. Mänskliga lastbilsförare kan lätt landa på gatan för att få en liten tidsperiod inom en viss tidsram. Autonoma fordon, drivna av AI och maskininlärning, behöver inte det ofta handlar om körperioden.
  • Inventory Administration - Väsentligt utnyttja fördelarna med AI förbättrar vanligtvis datorperspektivfunktionerna i ERP (Enterprise Resource Planning) system och maskiner. Datorperspektiv kan beskrivas som datavetenskapens område som faktiskt fungerar för att låta datorsystem ta reda på, bestämma och bearbeta bilder.

På grund av maskininlärning och djup inlärning har bildskillnad blivit allt mer genomförbar, vilket innebär att datorsystem nu kan identifiera och sortera objekt i bilder med stor tillförlitlighet - i vissa fall, eventuellt bättre än människor.

När det gäller administration av leverantörskedjan kan datorperspektiv enkelt möjliggöra bättre lagerstyrning. Fokusera på, till exempel testat ett system när en robot förladdad med en kamera övervakad inventering i butiker. (För fakta om olika trender och avgörande problem i modern supply chain management).

Krav på maskininlärning

Kommando i programmeringsspråket för att lära dig maskininlärningsfärdigheter som R, Python och TenserFlow.js. R är ett programmeringsspråk med öppen källkod och miljövänligt. Det stöder maskininlärning, det stöder olika typer av beräkningar om statistik och mer. Det har många tillgängliga paket för att hantera maskininlärningsproblem och alla möjliga andra saker.

R är mycket populärt.

Många kommersiella maskininlärningar som erbjuder stöd R. Men det är inte det enda valet:

Pytonorm

Python är dessutom allt populärare på grund av en öppen källteknologi för att utföra maskininlärning. Det finns ett antal bibliotek och paket för python också. Så R är inte längre ensam som det enda öppna källspråket.

TenserFlow.js

TensorFlow.js är ett open-source hårdvaruaccelererad JavaScript-bibliotek avsedd för utbildning och implementering av maskininlärningsmodeller.

  • Utveckla ML i webbläsaren

Utnyttja mångsidiga och användarvänliga API: er för att utveckla modeller från början med hjälp av JavaScript-linjär algebra-insamling på låg nivå samt API: er på hög nivå.

  • Hantera befintliga modeller

Arbeta med TensorFlow.js-modellkonvertering för att utföra befintliga TensorFlow-modeller som är mest lämpade i webbläsaren.

  • Studera befintliga modeller

Retrainera befintliga ML-modeller som arbetar med sensordata anslutna till webbläsaren eller annan klientsidanstatistik.

Varför ska vi använda maskininlärning?

Maskininlärning krävs för uppgifter som kan vara för komplicerade för människor att koda direkt. Några uppgifter är oerhört komplicerade att det kan vara olämpligt, om inte svårt, för människor att utöva all teknik och så kodar dem uttryckligen. Därför erbjuder vi snarare ett stort antal data till maskininlärningsalgoritmen och låter sedan algoritmen räkna ut den genom att upptäcka att data och leta efter en modell som ska utföra de faktiska dataprogrammerare som har utarbetat den för att uppnå.

Machine Learning Scope

Machine Learning är nu bland de mest populära ämnena inom datavetenskap. Teknologier precis som digital, big data, artificiell intelligens, automatisering och maskininlärning formar successivt framtiden för arbete och jobb. Är faktiskt en speciell lista över metoder som gör det möjligt för maskiner att förstå från data och hjälpa till att göra prognoser. Om fördomarna i det senaste och det nuvarande bränsle förutsägelser om framtiden är det högt i ett försök att förvänta sig att AI ska arbeta oberoende av mänskliga brister.

  • Samarbetslärande:

Kollaborativt lärande handlar om att använda olika beräkningsenheter så att de samarbetar för att kunna skapa förbättrade läranderesultat än de kan ha uppnått av dem själva. Ett bra exempel på detta kan vara att implementera noderna i ett IoT-sensornätverkssystem, eller exakt vad som kallas kantanalys. När du använder IoT kommer troligen många olika enheter att vara användbara för att lära sig samarbete på flera sätt.

  • Kvantberäkningsprocess:

Maskininlärningsjobb kräver komplikationer, inklusive att manipulera och klassificera många vektorer i högdimensionella områden. De traditionella algoritmerna som vi för närvarande använder för att fixa många av dessa komplikationer tar lite tid. Kvantdatorer kommer förmodligen att vara bra på att manipulera högdimensionella vektorer i enorma tensorområden. Troligtvis kommer både utvecklingen av både övervakade och oövervakade kvantmaskininlärningsalgoritmer verkligen att öka antalet vektorer och deras dimensioner betydligt snabbare än traditionella algoritmer. Detta tenderar att orsaka en betydligt ökad hastighet med vilken maskininlärningsalgoritmer säkert kommer att fungera.

Vem är rätt publik för att lära sig Machine Learning-teknologier?

  1. Företagsledare - De vill ha lösningar på affärsproblemet. Bra lösningar har verkligt affärsvärde. Bra organisationer gör saker snabbare, bättre och billigare och därför vill företagsledare verkligen ha dessa lösningar. Detta är bra eftersom företagsledaren också har pengar att betala för dessa lösningar.
  1. Programutvecklare - De vill skapa en bättre applikation. Om du har programutvecklare kan maskininlärning hjälpa dig att bygga smartare appar, även om du inte är den som skapar modellerna; du kan bara använda modellerna.
  1. Datavetare - De vill ha kraftfulla, lättanvända verktyg. Den första frågan påminner dig om vad som är en datavetare?

Någon som vet om:

  • Statistik
  • Maskininlärningsprogramvara
  • Vissa problemdomäner (helst)

Vissa problemdomäner - Robot förebyggande underhåll och bedrägerier med kreditkortstransaktioner etc.

Det finns några viktiga saker att veta om Data Scientist

  • Bra är knappast
  • Bra är dyra

Du kan lösa ett viktigt affärsproblem med maskininlärning, du kan spara mycket pengar, det finns verkligt affärsvärde där, och så bra datavetare som känner till alla dessa tre saker som statistik, maskininlärningsprogramvara och problemdomän kan ha enorma värde.

Hur denna teknik kommer att hjälpa dig i karriärtillväxt?

Vissa punkter är viktiga för maskininlärning i karriärstillväxt enligt nedan.

  • Konvertera organisationskomplikationer till en matematisk vy:

    Maskininlärning är ett område som nästan skapas för logiska tankar. Att vara ett yrke, blandar detta teknik, matematik och affärsutvärdering som en uppgift. Du måste kunna koncentrera dig på teknik ganska mycket och få denna intellektuella uppmärksamhet, men du bör också få denna synlighet gentemot företagskomplikationer och också ange ett företagsfråga mot en matematisk maskininlärningssvårighet och ge fördelar i slutet.

  • I huvudsak har en bakgrund i dataanalys:

    Dataanalytiker är i den ideala positionen att byta till en maskininlärningsyrka som nästa fas. I den här delen kan ett väsentligt element vara ett analytiskt tankesätt, vilket indikerar att det är en typ av metod för att överväga orsaker, effekter och självdisciplin där du tittar in i uppgifterna, du gräver i den, bestämmer vad som utför, specifikt inte verkligen fungerar, kan det finns en överliggande Dessutom ser det ut som att kunna diskutera information på ett betydande sätt, producera bra visualisering, syntetisera information så att det kan förstås av affärsföretag, det är ganska viktigt.

  • Lär dig Python och hur du arbetar med maskininlärningsbibliotek:

    Så långt som programmeringsspråk går och får kunskap om Python. Därefter hoppar du in i maskininlärningsbibliotek: "Scikit-learning och Tensor Flow är mycket kända inom området."

Slutsats - Vad är maskininlärning

Maskininlärningsprocesser som används i organiserade utvärderingar av komplicerade analysområden inklusive kvalitetsförbättring kan hjälpa till i titeln och subjektiv tilläggsscreeningsprocess. Maskininlärningsmetoder är av specifikt intresse med tanke på att kontinuerligt höja sökresultaten och tillgängligheten för det totala beviset är ett specifikt hinder från analysfältets kvalitetsframsteg. Förbättrat granskarkontrakt tycktes ha samband med bättre förutsägbar effektivitet.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till What is Machine Learning. Här diskuterade vi arbetet och fördelarna med Machine Learning och de bästa företagen som implementerar denna teknik. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är Python
  2. Användning av maskininlärning
  3. Maskininlärning vs konstgjord intelligens
  4. Vad är djupt lärande
  5. Hyperparameter-maskininlärning

Kategori:

Big Data