Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е програма за изкуствен интелект (AI), която предоставя на системите потенциал автоматично да откриват и подобряват от опит, без да са изрично проектирани. Машинното обучение се концентрира върху развитието на компютърните програми, които могат да имат достъп до данни и да го използват за обучение.
Процесът на разбиране на понятията за начало започва с наблюденията или данните, например директен опит или инструкция, за да можем да търсим поведение чрез данни и по-ефективни възможности в бъдеще в зависимост от примерите, които даваме. Основната цел обикновено е да се позволи на компютрите да учат автоматично без човешко участие или помощ и съответно да променят дейностите.
Определение за машинно обучение
Просто казва, че намира модел в данните и използва този шаблон, за да предскаже бъдещето
Машинното обучение ни позволява да откриваме модели в съществуващите данни, след което създаваме и използваме модел, който идентифицира тези модели в иновативните данни
Машинното обучение е преминало в мейнстрийм
- Големите доставчици вярват, че има голям принос на този пазар Машинно обучение често ще подкрепи вашия бизнес
Какво означава да науча?
Учебен процес:
- Идентифициране на модели
- Разпознавайки тези модели, когато ги видите отново
Защо машинното обучение е толкова популярно в момента?
- Изобилие от данни
- Много компютърна мощност
- Ефективен алгоритъм за машинно обучение
Всички тези фактори всъщност са дори по-достъпни от всякога.
Как машинното обучение прави работата толкова лесна?
Машинното обучение ще ни помогне да живеем по-щастлив, по-здравословен и още по-продуктивен живот. Всеки път, когато разберем как да пренасочим силата.
Няколко декларират ИИ обикновено се въвеждат в рамките на „търговската революция“. Докато предишната индустриална революция контролираше физическата и механичната сила, новата революция ще контролира интелектуалната и когнитивната способност. В крайна сметка компютърът няма да замени ръчния труд, но и интелектуалния труд. И все пак как точно става този манифест? И това е, което се случва в момента?
Ето някои изкуствен интелект и машинното обучение ще повлияе на ежедневието ви.
Самоуправляващи се автомобили и автоматизиран транспорт
Случвало ли ви се е да летите в самолет наскоро? Ако в този случай имате доста опит с автоматизация на транспорта по време на работа. Тези усъвършенствани търговски самолети използват FMS (система за управление на полетите), комбинация от GPS, сензори за движение и компютърни системи, за да могат да заемат позицията си по време на полет. Следователно средният пилот на Boeing 777 изразходва само седем минути, докато лети самолета ръчно, а няколко от тези минути се изразходват по време на излитане и кацане.
Скокът в самоуправляващите се автомобили е много по-труден. По улиците има много повече коли, препятствия за предотвратяване и така ограничения, които трябва да се вземат предвид, когато става дума за модели на трафик и протоколи. Автомобилите със самостоятелно управление обаче всъщност са реалност. Тези автомобили, задвижвани с AI, притежават дори надвишени автомобили с пълна безопасност, според проучвания с 55 автомобила на Google, които са изминали над 1, 3 милиона мили напълно.
Навигационната заявка беше коригирана отдавна. Понастоящем Google Maps извлича данни за местоположението от смартфона. Просто като оценявате местоположението на притурката от един момент до друг, може да разберете колко бързо пътува устройството. Най-просто казано, може да разбере колко е бавен трафикът в реално време. Той може да комбинира тези данни с събития чрез потребители, за да създаде представа за трафика във всеки даден момент. Картите могат да предложат най-бързия маршрут за вас в зависимост от задръстванията, строителните работи или злополуките между вас и дестинацията.
Също така, пример за ML и AI, за да улесним живота си
- Търсене в Google
- Интелигентни игри
- Прогнози за запасите
- Роботика
Топ компании за машинно обучение
Машинното обучение се превръща във важна част от нашето ежедневие. Той наистина се използва при финансови процедури, медицински прегледи, логистика, публикуване и различни различни бързо развиващи се отрасли.
- Google - Невронни мрежи и машини
- Тесла - Автопилот
- Amazon - Echo Speaker Alexa
- Apple - Персонализиран Хей Сири
- TCS - Машинен модел за първа доставка с роботика
- Facebook - Chatbot Army и т.н.
Работа с машинно обучение
Машинно обучение, позволява на компютрите да се възпроизвеждат и приспособяват към човешко поведение. След прилагане на машинно обучение всеки разговор и всяко отработено действие се превръщат в нещо, което системата може лесно да научи и използва поради ноу-хау за времевата рамка. За да разбере и да се превърне в по-добро.
Машинното обучение има три категории и ще ви покажа как работят всички, с примерите.
Първоначално има
-
Надзорно машинно обучение
където системата се възползва от предишни статистически данни, за да прогнозира бъдещи резултати.
И така, как се проявява това?
Помислете за системата за разпознаване на спам в Gmail. Сега там ще бъде взета под внимание колекция от имейли (огромен брой, също като милиони), които наскоро бяха категоризирани поради спам или не спам. От това ниво, с възможност за идентифициране на това, което предлага имейл, който е нежелана или не. След като придобиете знания за това, с възможността да класифицирате започналите имейли като спам или по друг начин.
-
Безконтролно машинно обучение
Ненадзорното обучение просто работи с входните данни. По същество е идеален за входящите данни, които ще позволят да бъдат по-разбираеми и организирани. Основно, той изучава входните данни, за да открие поведение или общности или недостатъци на вашите перспективи. Евентуално обмислено как Amazon или какъвто и да е вид други онлайн магазини могат да препоръчат много, които можете да закупите?
Това наистина е заради неподдържаното машинно обучение. Уебсайтове като тези вземат предвид предишните придобивания и те са в състояние да препоръчат други дейности, за които може би мислите.
-
Укрепване на обучението
Усъвършенстването на обучението дава възможност на системите да разберат в зависимост от предишните предимства за своите дейности. Всеки път, когато една система изисква разделителна способност, тя може да бъде санкционирана или почетена, тъй като това е дейност. За всяко действие трябва да получите добра обратна връзка, която открива дали това е действало неправилно или коригиращо действие. Този вид машинно обучение обикновено е чисто фокусиран върху повишаване ефективността на функцията.
Предимства на машинното обучение
Има много предимства на машинното обучение в различни области, някои области и техните предимства са изброени по-долу.
1. Киберсигурност -
Тъй като предприятията се борят от непрекъснати кибератаки и сложни постоянни заплахи, вече са необходими по-ангажирани служители, които да управляват проблемите на кибер шпионажа. За да постигнат успешно откриване на нарушение, следващото поколение инструменти трябва да оценят редица данни в голям обем и с голяма скорост, за да установят вероятни нарушения. С машинното обучение квалифицираните експерти в мрежата могат лесно да разтоварят по-голямата част от тежките движения, което ще им помогне да разграничат заплахата, която си струва да се преследват от истинска дейност, която не се нуждае от допълнителен анализ.
2. Бизнес -
- Правилни прогнози за продажбите: Има много начини, по които МЛ могат да подпомогнат процеса на прогнозиране на продажбите. Различните характеристики, предоставени от ML относно прогнозите за продажба са:
i) Бързо проучване прогнозиране и обработка
ii) Използване на данни от неопределени източници
iii) Помага при изразяване на наследени статистически данни за поведението на клиента
- Улеснява медицинските прогнози и диагностичната категория (за медицинските корпорации): МЛ осигурява превъзходна стойност в здравната индустрия, тъй като подпомага процеса на определяне на високорискови пациенти, освен поставянето на диагнози плюс съветва най-ефективните лекарства.
- Безопасност за спам на работното място: ML позволява на системите за филтри за спам да произвеждат най-новите протоколи, прилагащи мозъчни невронни мрежи, за да получат елиминиращи имейли, които не са необходими.
3. Обучение и AI (изкуствено интелигентно) за управление на веригата за доставки:
- По-бърза, по-висока мощност Доставка и доставка: Пазарът на автономното превозно средство остава в новородени фази. Въпреки това, просто защото започва да съзрява, със сигурност има огромна възможност за намаляване на сроковете за доставка. Шофьорите на камиони могат лесно да кацнат на улицата, за да получат малък период от време в определена времева рамка. Автономните превозни средства, задвижвани от AI и машинно обучение, не се нуждаят от това, което често е около периода на шофиране.
- Администриране на запасите - Основното използване на предимствата на AI обикновено подобрява характеристиките на компютърната перспектива на ERP (Enterprise Resource Planning) системи и машини. Компютърната перспектива може да бъде описана като сферата на компютърните науки, която действително работи по позволяване на компютърните системи да откриват, определят и обработват изображения.
Поради машинното обучение и дълбокото обучение, разграничаването на изображението става прогресивно по-осъществимо, значи, компютърните системи вече са в състояние да идентифицират и сортират елементи в изображения, които имат голямо ниво на надеждност - в някои случаи, вероятно, превъзхождащи хората.
По отношение на администрирането на веригата за доставки, компютърната перспектива може лесно да позволи по-доброто управление на инвентара. Съсредоточете се върху, като изпитате система, когато робот, предварително зареден с камера, следи инвентара в магазините. (За факти за различни тенденции и решаващи проблеми в съвременното управление на веригата за доставки).
Необходими умения за машинно обучение
Командвайте на езика за програмиране, за да научите умения за машинно обучение като R, Python и TenserFlow.js. R е език за програмиране с отворен код и щадящ околната среда. Той поддържа машинно обучение, поддържа различни видове изчисления за статистика и други. Той има много налични пакети за справяне с проблема с машинното обучение и всякакви други неща.
R е много популярен.
Много търговски машинно обучение предлагат поддръжка R. Но това не е единственият избор:
Питон
Python е допълнително все по-популярен, поради технологията с отворен код за изпълнение на машинно обучение. Съществуват и редица библиотеки и пакети за python. Така R вече не е сам като единствен език с отворен код.
TenserFlow.js
TensorFlow.js е библиотека с JavaScript, ускорена с отворен код, предназначена за обучение и внедряване на модели на машинно обучение.
-
Разработете ML в уеб браузъра
Използвайте универсални и удобни за ползване API, за да разработвате модели от самото начало, като използвате линейната колекция от линейни алгебри на ниско ниво, както и API на високо ниво на слоеве.
-
Управление на съществуващи модели
Работете с преобразуването на модела TensorFlow.js, за да изпълнявате съществуващи модели TensorFlow, които са най-подходящи в уеб браузъра.
-
Проучване Съществуващи модели
Възстановете вече съществуващи модели на ML, работещи с данни от сензори, прикачени към уеб браузъра, или различни статистически данни за страната.
Защо трябва да използваме машинно обучение?
Машинното обучение е необходимо за задачи, които могат да бъдат твърде сложни за хората да се кодират директно. Няколко задачи са невероятно сложни, че може да бъде неправилно, ако не и трудно, хората да упражняват всички технически характеристики и така да ги кодират изрично. Следователно, по-скоро ние предлагаме голям брой данни на алгоритъма за машинно обучение и след това оставяме алгоритъма да го обработва, като откриваме тези данни и търсим модел, който трябва да изпълни действителните компютърни програмисти, които са го поставили за цел.
Обхват на машинно обучение
Машинното обучение вече е сред най-популярните теми в областта на компютърните науки. Технологии като цифрови, големи данни, изкуствен интелект, автоматизация и машинно обучение прогресивно оформят бъдещето на работата и работните места. Всъщност представлява специален списък от методи, които позволяват на машините да разбират от данните и помагат да правят прогнози. Ако пристрастията на скорошното и настоящето подклаждат прогнозите за бъдещето, е голям опит да се очаква AI да работи независимо от човешките дефекти.
-
Съвместно обучение:
Колаборативното обучение е свързано с използването на различни изчислителни единици, така че те си сътрудничат, за да могат да създават по-добри резултати от обучението, отколкото биха могли да постигнат сами. Добър пример за това би могло да бъде въвеждането на възлите на мрежовата система на IoT сензори или точно това, което е известно като ръчен анализ. Докато използвате по отношение на IoT, най-вероятно много различни субекти ще бъдат полезни да учат съвместно по няколко начина.
-
Квантов изчислителен процес:
Работите за машинно обучение изискват усложнения, включително манипулиране и класифициране на много вектори във високомерни области. Традиционните алгоритми, които понастоящем прилагаме за коригиране на много от тези усложнения, отнемат известно време. Квантовите компютри вероятно ще са добри в манипулирането на високомерни вектори в огромни области на тензорни елементи. Най-вероятно двете разработки както на контролирани, така и на неподдържан алгоритъм за квантово машинно обучение със сигурност ще увеличат значително броя на векторите и техните размери значително по-бързо от традиционните алгоритми. Това води до значително повишена скорост, с която алгоритмите за машинно обучение със сигурност ще работят.
Коя е подходящата аудитория за изучаване на технологии за машинно обучение?
- Бизнес лидери - Те искат решения на бизнес проблема. Добрите решения имат реална бизнес стойност. Добрите организации правят нещата по-бързи, по-добри и по-евтини и затова бизнес лидерите наистина искат тези решения. Това е добро нещо, защото бизнес лидерът също има пари да плати за тези решения.
- Софтуерни разработчици - Те искат да създадат по-добро приложение. Ако имате разработчици на софтуер, машинното обучение може да ви помогне да изградите по-интелигентни приложения, дори и да не сте този, който създава моделите; можете просто да използвате моделите.
- Учени по данни - Те искат мощни, лесни за използване инструменти. Първият въпрос е да напомняте на ума си какво е Data Scientist?
Някой, който знае за:
- Статистика
- Софтуер за машинно обучение
- Някакъв проблемен домейн (в идеалния случай)
Някои проблемни области - превантивна поддръжка на роботи и измами с транзакции с кредитни карти и т.н.
Има няколко ключови неща, които трябва да знаете за Data Scientist
- Добрите са оскъдни
- Добрите са скъпи
Можете да решите важен бизнес проблем с машинно обучение, можете да спестите много пари, има истинска стойност на бизнеса там и толкова добър учен с данни, който знае и трите неща като статистика, софтуер за машинно обучение и проблемен домейн, може да има огромни стойност.
Как тази технология ще ви помогне в кариерния растеж?
Някои точки са важни за машинното обучение в кариерния растеж, както е посочено по-долу.
-
Преобразуване на усложненията в организацията в математически изглед:
Машинното обучение е поле, почти създадено за логически мисли. Като професия, това съчетава технологията, математиката и оценката на бизнеса като една задача. Трябва да сте способни да се концентрирате върху технологиите доста и да получавате това интелектуално внимание, но също така трябва да постигнете тази видимост към бизнес усложненията, както и да заявите фирмен проблем за математически трудности в обучението и да осигурите полза до края.
-
По същество се отличавайте с анализ на данните:
Анализаторите на данни са вътре в идеалната позиция за преминаване към професия машинно обучение като следваща фаза. В тази част съществен елемент може да бъде аналитичното мислене, което показва, че това е някакъв метод за разглеждане на причини, последици и самодисциплина, където се вглеждате в данните, копаете в тях, определяте какво прави, по-специално не наистина работи, може Освен това изглежда, че е възможно да обсъждаме информация по значим начин, да създавате добра визуализация, да синтезирате информация, така че да бъде разбрана от бизнес сътрудници, е доста важно.
-
Научете Python, както и как да работите с библиотеките за машинно обучение:
Доколкото езиците за програмиране отиват и получават знания за Python. След това прескочете в библиотеките за машинно обучение: „Scikit-learn и Tensor Flow са много известни в тази област.“
Заключение - какво е машинно обучение
Процесите на машинно обучение, използвани в организирани оценки на сложни области на анализи, включително подобряване на качеството, могат да помогнат в процеса на скрининг на заглавието и субективното добавяне. Методите за машинно обучение са от конкретен интерес, като се има предвид непрекъснатото повишаване на резултатите от търсенето и достъпността на общите доказателства е конкретно препятствие от напредъка на качеството на полето за анализ. Подобреният договор за рецензрите изглежда е свързан с по-добра прогнозна ефективност.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Какво е машинно обучение. Тук обсъдихме работата и предимствата на машинното обучение и топ компаниите, които прилагат тази технология. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е Python
- Използване на машинно обучение
- Машинно обучение срещу изкуствен интелект
- Какво е дълбокото обучение
- Хиперпараметрово машинно обучение