Mis on masinõpe?

Masinõpe on tehisintellekti (AI) programm, mis pakub süsteemidele potentsiaali kogemuste põhjal automaatselt avastada ja parandada, ilma et neid selgesõnaliselt kujundataks. Masinõpe keskendub arvutiprogrammide progresseerumisele, mis võimaldavad andmetele juurde pääseda ja neid ise kasutada.

Mõistete mõistmise protsess algab vaatlustest või andmetest, näiteks otsestest kogemustest või juhendamisest, et saaksime tulevikus vastavalt andmetele ja näidetele otsida käitumist andmete ja tõhusamate võimaluste kaudu. Peamine eesmärk on tavaliselt lubada arvutitel automaatselt õppida ilma inimeste sekkumiseta ja abistamata ning vastavalt muuta toiminguid.

Masinõppe määratlus

Lihtsalt öeldes: leiab andmetest mustri ja kasutab seda mustrit tuleviku ennustamiseks

Masinõpe võimaldab meil pärast olemasolevate andmete mustreid avastada ja luua mudeli, mis tuvastab need mustrid uuenduslikes andmetes
Masinõpe on muutunud tavapäraseks

  • Suured müüjad usuvad, et sellel turul on suuri dollareid. Masinõpe toetab sageli teie ettevõtet

Mida tähendab õppida?

Õppimisprotsess:

  • Mustrite tuvastamine
  • Tuvastades need mustrid, kui neid uuesti näete

Miks on masinõpe praegu nii populaarne?

  • Palju andmeid
  • Palju arvuti voolu
  • Tõhus masinõppe algoritm

Kõik need tegurid on tegelikult veelgi kättesaadavamad kui kunagi varem.

Kuidas teeb masinõpe töötamise nii lihtsaks?

Masinõpe aitab meil elada õnnelikumalt, tervislikumalt ja veelgi produktiivsemalt. Kui vähegi mõistame, kuidas jõudu koondada.

Mõned väidavad, et AI juhib tavaliselt “kommertsrevolutsiooni”. Kui varasem tööstusrevolutsioon kontrollis füüsilist ja mehaanilist tugevust, siis uus revolutsioon kontrollib intellektuaalset ja kognitiivset võimekust. Lõpuks ei kavatse arvuti asendada käsitsi tehtavat tööd, vaid ka intellektuaalset tööd. Kuidas see manifest täpselt saab? Ja see on see, mis praegu toimub?

Siin on mõned tehisintellektid ja masinõpe mõjutab teie igapäevaelu.

Isesõitvad autod ja automatiseeritud vedu

Kas olete kunagi hiljuti lennukis lennanud? Kui sel juhul on teil tööl vedamise automatiseerimine üsna kogenud. Need täiustatud kommertslennukid kasutavad lennu ajal FMS-i (Flight Management System), GPS-i, liikumisandurite ja arvutisüsteemide kombinatsiooni. Seetõttu kulutab keskmine Boeing 777 piloot lennuki käsitsi lennutamiseks lihtsalt seitse minutit ja mitu minutit kulub nii õhkutõusu kui ka maandumise ajal.

Hüpe isesõitvatesse autodesse on palju keerukam. Tänavatel on palju rohkem autosid, takistusi tõkestamisel ja seetõttu tuleb liiklusharjumuste ja protokollide osas arvestada piirangutega. Isesõitvad autod on aga tegelikult reaalsus. Uuringute kohaselt oli neil AI-mootoriga autodel täielikus ohutuses isegi täiega ohutus inimese juhitud autosid. Uuringute kohaselt on 55 Google'i sõidukit läbinud täielikult üle 1, 3 miljoni miili.

Navigeerimise päring oli juba ammu parandatud. Google Maps hangib praegu nutitelefonist asukohaandmeid. Hinnates lihtsalt vidina asukohta ühest hetkest teise, võib see aru saada, kui kiiresti seade liigub. Lihtsamalt öeldes võiks see aru saada, kui aeglane liiklus reaalajas on. See võib ühendada need andmed kasutajate kaudu aset leidnud juhtumitega, et luua igal hetkel liikluse pilt. Kaardid võivad teie jaoks välja pakkuda kiireima marsruudi, sõltuvalt liiklusummikutest, ehitustöödest või õnnetustest teie ja sihtkoha vahel.

Samuti mõni näide ML-i ja AI-le, et muuta meie elu lihtsaks

  • Google otsing
  • Arukas mängimine
  • Varude prognoosid
  • Robootika

Parimad masinõppeettevõtted

Masinõpe on muutumas meie igapäevaelu oluliseks osaks. Seda kasutatakse tõesti finantsprotseduurides, tervisekontrollides, logistikas, postituses ja paljudes erinevates kiiresti arenevates tööstusharudes.

  1. Google - närvivõrgud ja masinad
  2. Tesla - autopiloot
  3. Amazon - kajakõlar Alexa
  4. Apple - isikustatud Hei Siri
  5. TCS - robootikaga masina esmakordne tarnimise mudel
  6. Facebook - Chatboti armee jne

Töö masinõppega

Masinõpe võimaldab arvutitel kopeerida ja kohaneda inimese käitumisega. Pärast masinõppe rakendamist muutub iga vestlus ja iga toimitud toiming selliseks, mida süsteem saab hõlpsasti õppida ja kasutada, kuna selle aja jooksul on vaja oskusteavet. Paremaks mõistmiseks ja muutmiseks.
Masinõppel on kolm kategooriat ja näitan teile näidetega, kuidas need kõik toimivad.
Esialgu on olemas

  • Juhendatud masinõpe

kus süsteem saab eelnevast statistikast kasu tulevaste tulemuste prognoosimiseks.

Kuidas see siis avaldub?

Mõelge Gmaili rämpsposti tuvastamise süsteemile. Nüüd võtab see arvesse e-kirjade kogu (tohutu arv, nagu miljonid), mis on hiljuti liigitatud rämpsposti tõttu või mitte. Sellelt tasemelt koos võimalusega tuvastada, millised funktsioonid kuvavad rämpsposti või mitte rämpsposti. Kui olete selle kohta teadmisi omandanud, saate klassifitseerida saabunud e-kirjad rämpspostiks või muuks.

  • Juhendamata masinõpe

Juhendamata õpe töötab lihtsalt sisendandmetega. See on põhimõtteliselt ideaalne, kui sissetulevad andmed on arusaadavamad ja korraldatavamad. Peamiselt uuritakse sisendandmeid, et avastada teie väljavaate käitumist või sarnasusi või vigu. Võib kaaluda, kuidas Amazon või mis tahes tüüpi muud veebipoed võivad soovitada paljusid, mida saate osta?

See on tõesti tänu juhendamata masinõppele. Need veebisaidid kaaluvad eelnevaid omandamisi ja nad oskavad soovitada muid tegevusi, millele võiksite samuti mõelda.

  • Tugevdusõpe

Tugevdusõpe võimaldab süsteemidel aru saada, sõltuvalt selle tegevuse eelistest. Kui süsteem vajab lahendamist, saab selle eest karistada või austada, kuna see on tegevus. Iga toimingu eest peaks ta saama head tagasisidet, mille see tuvastab, kui see toimis valesti või parandusmeetmega. Selline masinõpe on tavaliselt keskendunud ainult funktsiooni tõhustamisele.

Masinõppe eelised

Masinõppel on erinevates valdkondades palju eeliseid, mõned väljad ja nende eelised on loetletud allpool.

1. Küberturve -

Kuna ettevõtted võitlevad pidevate küberrünnakute ja keerukate püsivate ohtude eest, on küberspionaažiprobleemide lahendamiseks nüüd vaja suuremat pühendunud personali. Rikkumiste eduka tuvastamise saavutamiseks peavad järgmise põlvkonna tööriistad võimalike rikkumiste tuvastamiseks hindama arvukalt andmeid suures mahus ja suure kiirusega. Masinõppe abil saavad kvalifitseeritud võrguspetsialistid suurema osa raskest kolimisest maha laadida, mis aitab neil eristada ohtu, mida tasub jätkata, ehtsast tegevusest, mis ei vaja lihtsalt täiendavat analüüsi.

2. Ettevõtted -

  • Õige müügiprognoos: müügi ennustamise protsessi saab abistada mitmel viisil. Mitmed ML-i pakutavad müügiprognooside võimalused on järgmised:

i) Kiire uurimistöö ennustamine ja töötlemine

ii) Andmete kasutamine määramatutest allikatest

iii) abistab kliendi käitumist käsitleva pärandstatistika avaldamisel

  • Hõlbustab meditsiiniprognoose ja diagnostilist kategooriat (meditsiinilistele ettevõtetele): ML pakub tervishoiutööstuses ülivõimsat väärtust, kuna lisaks diagnoosimisele aitab ta lisaks kõige tõhusamatele ravimitele ka kõrge riskiga patsientide määramise protsessi.
  • Töökoha e-posti aadresside rämpsposti ohutus: ML võimaldab rämpsposti filtrisüsteemidel toota uusimaid ajulaadseid närvivõrke rakendavaid protokolle, et saada e-kirju, mida pole vaja.

3. Tarneahela juhtimise õppimine ja AI (tehisintellekt):

  • Kiirem, suurema jõudlusega tarnimine ja kohaletoimetamine: autonoomsete sõidukite turg on alles kujunemisjärgus. Isegi siis, kuna see hakkab küpsema, on saatmisaegade lühendamine kindlasti tohutu võimalus. Inimveokijuhid saavad hõlpsalt tänavale maanduda, et saada väike ajaperiood konkreetses ajavahemikus. AI-st ja masinõppest juhitavad autonoomsed sõidukid ei vaja sageli sellist sõiduperioodi.
  • Varude haldamine - AI eeliste oluliseks kasutamiseks on tavaliselt ERP (ettevõtte ressursiplaneerimise) süsteemide ja masinate arvutiperspektiivi funktsioonide parandamine. Arvuti vaatenurka võib kirjeldada kui arvutiteaduse valdkonda, mis tegelikult töötab arvutisüsteemidel piltide väljaselgitamiseks, määramiseks ja töötlemiseks.

Masinõppe ja sügava õppimise tõttu on piltide eristamine muutunud järk-järgult teostatavamaks, tähistavad arvutisüsteemid on nüüd võimelised tuvastama ja sorteerima suure töökindlusega piltide üksusi - mõnel juhul võib see edestada inimesi.

Mis puutub tarneahela administreerimisse, siis arvutiperspektiiv võimaldab hõlpsalt laohaldust paremini võimaldada. Keskenduge, näiteks kolmepoolsele süsteemile, kui kaameraga eelsalvestatud robot jälgis kauplustes laoseisu. (Faktid erinevate suundumuste ja moodsa tarneahela juhtimise oluliste probleemide kohta).

Vajalikud masinõppe oskused

Käsk programmeerimiskeeles masinõppeoskuste, näiteks R, Python ja TenserFlow.js, õppimiseks. R on avatud lähtekoodiga programmeerimiskeel ja keskkonnasõbralik. See toetab masinõpet, toetab mitmesugust statistika arvutamist ja palju muud. Sellel on palju saadaolevaid pakette masinõppeprobleemide lahendamiseks ja igasuguste muude asjade lahendamiseks.

R on väga populaarne.

Paljud kommertslikud masinõpe pakuvad tuge R. Kuid see pole ainus valik:

Python

Python on lisaks üha populaarsemaks masinõppe läbiviimiseks mõeldud avatud lähtekoodiga tehnoloogia tõttu. Pythoni jaoks on ka mitmeid raamatukogusid ja pakette. Seega pole R enam ainus avatud lähtekoodiga keel.

TenserFlow.js

TensorFlow.js on avatud lähtekoodiga riistvarakiirendusega JavaScripti teek, mis on mõeldud masinõppe mudelite koolitamiseks ja juurutamiseks.

  • Arendage veebibrauseris ML-i

Kasutage mudelite väljatöötamiseks algusest peale mitmekülgseid ja kasutajasõbralikke API-sid, kasutades nii madalatasemelist JavaScripti lineaarse algebrani kogu kui ka kõrgetasemelist kihtide API-sid.

  • Halda olemasolevaid mudeleid

Töötage TensorFlow.js mudeli teisendamisega, et teha veebibrauseris kõige sobivamaid olemasolevaid TensorFlow mudeleid.

  • Uurige olemasolevaid mudeleid

Vaadake ümber olemasolevad ML-mudelid, mis töötavad veebibrauseri külge kinnitatud andurite andmete või erineva kliendikülje statistikaga.

Miks peaksime kasutama masinõpet?

Masinõpe on vajalik ülesannete jaoks, mille otseseks kodeerimiseks on inimestel liiga keeruline. Mõned ülesanded on uskumatult keerulised, kuna see võib inimesele olla sobimatu, kui mitte keeruline, kasutada kõiki tehnilisi võimalusi ja kodeerida neid selgesõnaliselt. Seetõttu pakume pigem masinõppe algoritmile suurt hulka andmeid ja laseme algoritmil siis seda välja töötada, avastades need andmed ja otsides mudelit, mis peaks täitma tegelikud arvutiprogrammeerijad, kes on selle eesmärgi seadnud.

Masinõppe ulatus

Masinõpe on nüüd arvutiteaduses populaarseimate teemade hulgas. Nagu ka digitaalne, suurandmed, tehisintellekt, automatiseerimine ja masinõpe, kujundavad tehnoloogiad järk-järgult töö ja töökohtade tulevikku. On tegelikult konkreetne loetelu meetoditest, mis võimaldavad masinatel andmetest aru saada ja aitavad prognoose teha. Kui hiljutise ja praeguse eelarvamused mõjutavad tulevikuprognoose, on suur oht proovida oodata, et AI töötab inimlikest vigadest sõltumatult.

  • Ühine õppimine:

Koostööpõhine õppimine seisneb selles, et kasutatakse erinevaid arvutuslikke üksusi, nii et nad teevad koostööd, et luua paremaid õpitulemusi, kui nad ise oleksid saavutanud. Hea näide selle kohta võiks olla IoT sensorvõrgusüsteemi sõlmede rakendamine või täpselt see, mida tuntakse servaanalüütiana. IoT-d kasutades on tõenäoliselt paljudest erinevatest üksustest kasulik õppida mitmel viisil koostööd tegema.

  • Kvantarvutusprotsess:

Masinõppega töökohad nõuavad komplikatsioone, sealhulgas paljude vektoritega manipuleerimine ja klassifitseerimine kõrgmõõtmelistes piirkondades. Traditsioonilised algoritmid, mida praegu rakendame paljude nende tüsistuste parandamiseks, võtavad aega. Kvantarvutid on tõenäoliselt võimelised manipuleerima kõrgmõõtmeliste vektoritega tohututes tensoüksustes. Tõenäoliselt suurendavad nii juhendatud kui ka juhendamata kvantmasinõppe algoritmide mõlemad arendused vektorite arvu ja nende mõõtmeid oluliselt kiiremini kui traditsioonilisi algoritme. See kipub põhjustama märkimisväärselt suurenenud kiirust, millega masinõppe algoritmid kindlasti töötavad.

Kes on masinõppe tehnoloogiate õppimiseks sobiv publik?

  1. Ettevõtte juhid - nad tahavad äriprobleemile lahendusi. Headel lahendustel on tegelik äriline väärtus. Head organisatsioonid teevad asju kiiremini, paremini ja odavamalt ning seetõttu soovivad ärijuhid neid lahendusi. See on hea asi, sest ka ärijuhil on raha nende lahenduste eest tasumiseks.
  1. Tarkvaraarendajad - nad tahavad luua parema rakenduse. Kui teil on tarkvaraarendajaid, võib masinõpe aidata teil nutikamaid rakendusi luua, isegi kui te pole see, kes mudeleid loob; saate lihtsalt mudeleid kasutada.
  1. Andmeteadlased - nad tahavad võimsaid ja hõlpsasti kasutatavaid tööriistu. Esimene küsimus on meelde tuletada, mis on andmeteadlane?

Keegi, kes teab:

  • Statistika
  • Masinõppe tarkvara
  • Mõni probleemivaldkond (ideaaljuhul)

Mõni probleemivaldkond - roboti ennetav hooldus ja krediitkaarditehingute pettused jne.

Data Scientisti kohta on teada mõned põhiasjad

  • Häid on vähe
  • Head on kallid

Masinõppe abil saate lahendada olulise äriprobleemi, saate säästa palju raha. Seal on tõeline äriline väärtus ja nii võib hea andmeteadlane, kes teab kõiki neid kolme asja, nagu statistika, masinõppe tarkvara ja probleemivaldkond, tohutu väärtus.

Kuidas see tehnoloogia aitab teid karjääri kasvamisel?

Mõned punktid on olulised masinaõppe jaoks karjääri suurendamisel, nagu allpool toodud.

  • Teisendage organisatsiooni tüsistused matemaatiliseks vaateks:

    Masinõpe on peaaegu loogiliste mõtete jaoks loodud väli. Elukutsena ühendab see tehnoloogia, matemaatika ja ettevõtluse hindamise ühe ülesandena. Peate olema võimeline keskenduma üsna palju tehnoloogiale ja selle intellektuaalse tähelepanu saamiseks, kuid peaksite selle nähtavuse saama ka äritegevuse tüsistuste poole ja esitama ka ettevõtte teema matemaatilise masinõppe raskuse suunas ning pakkuma lõpuks kasu.

  • Sisestage andmeanalüüsi taust:

    Andmeanalüütikud on ideaalses positsioonis, et minna järgmise etapina tööle masinõppe erialale. Selles osas võib oluliseks elemendiks olla analüütiline mõtteviis, mis osutab sellele, et see on omamoodi meetod põhjuste, tagajärgede ja enesedistsipliini arvestamiseks, kui uurite andmeid, uurite neid, määrate, mis toimib, eriti ei tööta, aga suudab. lisaks sellele on kõrvaline. Lisaks on üsna oluline, et oleks võimalik olulisel viisil arutada teavet, koostada hea visualiseerimine, sünteesida teavet, et see oleks ka äripartneritele arusaadav.

  • Õppige Pythoni ja ka masinõppe raamatukogudega töötamist:

    Nii palju kui programmeerimiskeeli minnakse ja Pythonist teadmisi saadakse. Pärast seda hüpake masinõppe raamatukogudesse: "Scikit-learning ja Tensor Flow on valdkonnas väga kuulsad."

Järeldus - mis on masinõpe

Masinõppe protsessid, mida kasutatakse keerukate analüüsivaldkondade korraldatud hindamisel, sealhulgas kvaliteedi parandamine, võivad aidata pealkirja ja subjektiivse lisamise sõelumisprotsessis. Masinõppe meetodid pakuvad konkreetset huvi, arvestades otsingutulemuste pidevat tõstmist ning kogu tõendusmaterjali kättesaadavus on analüüsivälja kvaliteedi arengu täpsustatud takistus. Paranenud retsensendi leping näis olevat seotud parema ennustamise tõhususega.

Soovitatavad artiklid

See on olnud teemaks Mis on masinõpe. Siin arutasime masinõppe ja seda tehnoloogiat rakendavate tippettevõtete tööst ja eelistest. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Mis on Python
  2. Masinõppe kasutusviisid
  3. Masinõpe vs tehisintellekt
  4. Mis on sügav õppimine
  5. Hüperparameetri masinõpe

Kategooria:

Suured andmed