Що таке машинне навчання? - Як це працює - Техніка та перевага

• Що таке машинне навчання?

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання - це програма штучного інтелекту (AI), яка надає системам потенціал для автоматичного виявлення та вдосконалення досвіду без явного розробки. Машинне навчання концентрується на просуванні комп'ютерних програм, які можуть отримати доступ до даних та розгорнути їх, навчившись самі.

Процес розуміння понять починається із спостережень чи даних, наприклад, прямого досвіду чи інструкції, щоб мати можливість шукати поведінку за допомогою даних та більш ефективні можливості в майбутньому залежно від прикладів, які ми наводимо. Основна мета, як правило, дозволити комп'ютерам автоматично навчатися без участі чи допомоги людини та відповідно змінювати діяльність.

Визначення машинного навчання

Просто говорить, що знаходить шаблон даних і використовує цей шаблон для прогнозування майбутнього

Машинне навчання дозволяє нам виявити закономірності в існуючих даних, після чого створити та використовувати модель, яка визначає ці закономірності в інноваційних даних
Машинне навчання перейшло в мейнстрім

• Великі продавці вважають, що на цьому ринку є великі гроші, а машинне навчання часто підтримуватиме ваш бізнес

Що означає вчитися?

Навчальний процес:

• Визначення закономірностей
• Розпізнаючи ці картини, коли ви їх знову побачите

Чому машинне навчання на сьогодні так популярне?

• Багато даних
• Багато енергії комп'ютера
• Ефективний алгоритм машинного навчання

Усі ці фактори насправді навіть більш доступні, ніж будь-коли.

Як машинне навчання робить роботу такою простою?

Машинне навчання допоможе нам жити щасливішим, здоровішим та ще продуктивнішим життям. Щоразу, коли ми розуміємо, як спрямувати силу.

Деякі заявляють, що ШІ зазвичай ведеться в рамках "комерційної революції". Хоча попередня промислова революція контролювала фізичні та механічні сили, нова революція контролюватиме інтелектуальні та когнітивні можливості. Врешті-решт комп'ютер замінить не ручну працю, а й інтелектуальну працю. Але як саме йде цей маніфест? І саме це відбувається зараз?

Ось штучний інтелект і машинне навчання вплине на ваше повсякденне життя.

Автошколи та автоматизовані перевезення

Ви коли-небудь летіли в літаку недавно? Якщо в цьому випадку у вас є досить досвідчена автоматизація перевезень на роботі. Ці просунуті комерційні літаки використовують FMS (Система управління польотами), комбінацію GPS, датчиків руху та комп'ютерних систем, щоб мати можливість займати своє положення під час польоту. Тому середній пілот Boeing 777 витрачає просто сім хвилин, в основному пролітаючи літак вручну, і кілька таких хвилин проводяться під час зльоту та приземлення.

Стрибок у самостійно керовані автомобілі набагато складніше. На вулицях є набагато більше автомобілів, перешкод для запобігання, і тому обмеження потрібно враховувати, коли мова йде про схеми руху та протоколи. Однак самостійне керування автомобілями - це насправді реальність. За даними досліджень 55 автомобілів Google, які повністю проїхали понад 1, 3 мільйона миль, ці автомобілі на AI мають навіть перевищені автомобілі, керовані людьми.

Навігаційний запит уже давно виправлено. Google Maps наразі отримує дані про місцезнаходження зі смартфона. Просто оцінюючи розташування гаджета від одного моменту до іншого, можна зрозуміти, наскільки швидко пристрій пересувається. Простіше кажучи, це може зрозуміти, наскільки повільний трафік у режимі реального часу. Він може поєднувати ці дані з подіями через користувачів, щоб створити зображення трафіку в будь-який момент. Карти можуть запропонувати вам найшвидший маршрут залежно від пробок, будівельних робіт або аварій між вами та пунктом призначення.

Крім того, приклад для ML та AI, щоб зробити наше життя таким легким

• Пошук Google
• Розумні ігри
• Прогнози акцій
• Робототехніка

Провідні компанії з машинного навчання

Машинне навчання стає важливою частиною нашого повсякденного життя. Він реально використовується у фінансових процедурах, медичних оглядах, логістиці, проводці та різних різних галузях, що швидко розвиваються.

1. Google - нейронні мережі та машини
2. Тесла - автопілот
3. Amazon - Echo Speaker Alexa
4. Apple - персоналізована Hey Siri
5. TCS - перша модель доставки з робототехнікою
6. Facebook - армія чатботів тощо.

Робота з машинним навчанням

Машинне навчання, дозволяє комп’ютерам копіювати та налаштовуватись на поведінку, схожу на людину. Після застосування машинного навчання кожна розмова та кожна відпрацьована дія перетворюється на щось, що система може легко засвоїти та використати завдяки ноу-хау на часовий період. Щоб зрозуміти та перетворити на краще.
Машинне навчання має три категорії, і я покажу вам, як усі вони працюють, на прикладах.
Спочатку є

• Контрольоване машинне навчання

де система отримує переваги від попередньої статистики для прогнозування майбутніх результатів.

То як це проявляється?

Подумайте про систему розпізнавання спаму Gmail. Зараз там буде розглянута колекція електронних листів (величезна кількість, як і мільйони), які нещодавно були класифіковані через спам чи не спам. З цього рівня, з можливістю визначити, що містить електронна пошта, що є невірно або не відображається спамом. Отримавши знання про це, маючи можливість класифікувати надіслані електронні листи як спам чи іншим чином.

• Непідконтрольне машинне навчання

Навчання без нагляду просто працює з вхідними даними. Це по суті ідеально для вхідних даних, що дозволяють зробити їх більш зрозумілими та організованими. Головним чином, він вивчає вхідні дані, щоб виявити поведінку, спільність або недоліки ваших перспектив. Можливо, розглянемо, як Amazon або будь-який тип інших інтернет-магазинів можуть рекомендувати багато хто ви можете придбати?

Це насправді через непідконтрольне машинне навчання. Такі веб-сайти враховують попередні придбання, і вони можуть рекомендувати інші види діяльності, про які ви також можете задуматися.

• Навчання зміцненню

Навчання зміцненню дає змогу системам зрозуміти залежно від попередніх переваг для своєї діяльності. Всякий раз, коли система вимагає дозволу, її можна штрафувати або шанувати за це - діяльність. Кожна дія повинна отримувати хороший зворотній зв'язок, який виявляється, якщо це діяло неправильно чи виправляло дію. Цей вид машинного навчання зазвичай суто орієнтований на підвищення ефективності функції.

Переваги машинного навчання

Є багато переваг машинного навчання в різних галузях, деякі галузі та їх переваги перераховані нижче.

1. Кібербезпека -

Оскільки бізнес веде боротьбу з безперервними кібератаками та складними постійними загрозами, тепер для управління проблемами кібершпіонажу потрібні більш віддані співробітники. Для успішного виявлення порушень інструменти наступного покоління мають оцінити ряд даних у великому обсязі та з великою швидкістю, щоб виявити ймовірні порушення. Завдяки машинному навчанню кваліфіковані фахівці з мережі можуть легко вивантажити більшість важких рухів, що допоможе їм розрізнити загрозу, яку варто продовжувати від справжньої діяльності, не потребуючи додаткового аналізу.

2. Бізнес -

• Правильні прогнози продажів: Є чимало способів, за допомогою яких вони можуть допомогти в процесі прогнозування продажу. ML, що надаються щодо прогнозів продажу, є:

i) Швидке прогнозування та обробка досліджень

ii) Використання даних з невизначених джерел

iii) Допомагає викладати застарілу статистику поведінки клієнтів

• Полегшує медичні прогнози та категорії діагностики (для корпорацій у галузі медицини): ML надає чудову цінність у галузі охорони здоров’я, оскільки допомагає процесу визначення пацієнтів з високим ризиком, крім постановки діагнозів, а також радить найбільш ефективні ліки.
• Безпека спаму на робочому місці: ML дозволяє системам фільтрів спаму виробляти найновіші протоколи, що застосовують мозкові нейронні мережі, щоб отримувати повідомлення, які не потрібні.

3. Навчання та AI (Штучний інтелект) для управління ланцюгами поставок:

• Швидше, з більш високим випуском доставка та доставка: Ринок автономного транспортного засобу залишається в початкових фазах. Незважаючи на це, просто тому, що вона починає дозрівати, безумовно, є величезна можливість скоротити терміни доставки. Люди-водії вантажівок можуть легко приземлитися на вулицю, щоб отримати невеликий проміжок часу у визначені часові рамки. Автономні транспортні засоби, керовані AI та машинним навчанням, не потребують, що часто стосується періоду водіння.
• Адміністрування запасів - Основне використання переваг AI зазвичай вдосконалює комп'ютерні перспективні системи та машини ERP (Enterprise Resource Planning). Комп'ютерну перспективу можна охарактеризувати як сферу інформатики, яка фактично працює над тим, щоб комп'ютерні системи могли з’ясувати, визначити та обробити зображення.

Через машинне навчання та глибоке навчання розрізнення зображень стало прогресивніше здійсненним, що означає, що комп'ютерні системи тепер можуть ідентифікувати та сортувати елементи на зображеннях, що мають високий рівень надійності - в деяких випадках, можливо, перевершує людей.

Що стосується адміністрування ланцюгів поставок, комп'ютерна перспектива може легко дозволити краще управління запасами. Зосередьтеся на такій, як випробувана система, коли робот, попередньо завантажений камерою, контролював інвентар у магазинах. (Факти щодо різних тенденцій та вирішальних проблем у сучасному управлінні ланцюгами поставок).

Необхідні навички машинного навчання

Командуйте мовою програмування для вивчення навичок машинного навчання, таких як R, Python та TenserFlow.js. R - мова програмування з відкритим кодом та екологічно чиста. Він підтримує машинне навчання, він підтримує різного роду обчислення статистики тощо. У ньому є багато доступних пакетів для вирішення проблем машинного навчання та всіляких інших речей.

R дуже популярний.

Багато комерційних машинного навчання пропонують підтримку R. Але це не єдиний вибір:

Пітон

Крім того, Python стає все більш популярним через технологію з відкритим кодом для виконання машинного навчання. Також існує ряд бібліотек та пакетів для python. Тож R більше не є самотнім як єдиний відкритий мову.

TenserFlow.js

TensorFlow.js - це бібліотека JavaScript з прискореним програмним забезпеченням з відкритим кодом, призначена для навчання та впровадження моделей машинного навчання.

• Розробка ML в веб-браузері

Скористайтеся універсальними і зручними API для розробки моделей з самого початку, використовуючи низькорівневу колекцію лінійних алгебр JavaScript, а також API високого рівня шарів.

• Керуйте існуючими моделями

Працюйте з перетворенням моделі TensorFlow.js, щоб виконати існуючі моделі TensorFlow, найбільш підходящі для веб-браузера.

• Вивчення існуючих моделей

Перевчіть наявні моделі ML, які працюють із даними сенсорів, приєднаними до веб-браузера, або різними статистичними даними на стороні клієнта.

Чому ми повинні використовувати машинне навчання?

Машинне навчання потрібно для завдань, які можуть бути занадто складними для кодування людини безпосередньо. Кілька завдань неймовірно складні, що люди можуть бути неправильними, якщо не складними, для того, щоб виконувати всі технічні можливості і так чітко кодувати їх. Тому, швидше, ми пропонуємо велику кількість даних алгоритму машинного навчання, а потім даємо алгоритму це розробити, виявивши ці дані та шукаючи модель, яка повинна виконати фактичних програмістів-комп’ютерів.

Область машинного навчання

Машинне навчання зараз є однією з найпопулярніших тем з інформатики. Такі технології, як цифрові, великі дані, штучний інтелект, автоматизація та машинне навчання, поступово формують майбутнє роботи та робочих місць. Насправді це певний перелік методів, які дозволяють машинам зрозуміти дані та допомагають робити прогнози. Якщо упередження недавнього та сьогодення підсилюють передбачення майбутнього, то це намагається очікувати, що ШІ працюватиме незалежно від людських вад.

• Спільне навчання:

Спільне навчання - це використання різних обчислювальних утворень, щоб вони могли співпрацювати, щоб мати змогу створити покращені результати навчання, ніж вони могли б досягти самостійно. Хорошим прикладом цього може бути реалізація вузлів мережевої системи датчиків IoT або саме того, що називається крайовою аналітикою. При використанні щодо IoT, швидше за все, багатьом різним організаціям буде корисно вчитися спільно кількома способами.

• Квантовий обчислювальний процес:

Завдання машинного навчання вимагають ускладнень, включаючи маніпулювання та класифікацію багатьох векторів у великих розмірах. Традиційні алгоритми, які ми застосовуємо в даний час для виправлення багатьох із цих ускладнень, потребують певного часу. Квантові комп’ютери, ймовірно, будуть хорошими в маніпулюванні великомірними векторами у величезних тензорних областях. Швидше за все, як розробки як контрольованих, так і непідтримуваних алгоритмів квантового машинного навчання, безумовно, значно збільшать кількість векторів та їх розміри значно швидше, ніж традиційні алгоритми. Це, як правило, спричиняє значно більшу швидкість, з якою алгоритми машинного навчання неодмінно працюватимуть.

Хто є потрібною аудиторією для вивчення технологій машинного навчання?

1. Бізнес-лідери - вони хочуть вирішити проблему бізнесу. Хороші рішення мають реальну цінність для бізнесу. Хороші організації роблять справи швидше, краще і дешевше, і тому керівники бізнесу дуже хочуть цих рішень. Це добре, тому що лідер бізнесу також має гроші заплатити за ці рішення.

2. Розробники програмного забезпечення - Вони хочуть створити кращу програму. Якщо у вас є розробники програмного забезпечення, машинне навчання може допомогти вам створити розумніші програми, навіть якщо ви не той, хто створює моделі; можна просто використовувати моделі.

3. Вчені з даних - Вони хочуть потужних, простих у використанні інструментів. Перше питання - це нагадування вашому розуму, що таке Data Scientist?

Хтось, хто знає про:

• Статистика
• Програмне забезпечення машинного навчання
• Деякі проблемні домени (в ідеалі)

Деякі проблемні області - превентивне обслуговування роботів та шахрайство з операціями з кредитними картками тощо.

Є кілька ключових речей, які потрібно знати про Data Scientist

• Хороших мало
• Хороші - дорогі

Ви можете вирішити важливу бізнес-проблему за допомогою машинного навчання, ви можете заощадити багато грошей. Тут є справжня цінність бізнесу, і тому хороший вчений, який знає всі три речі, такі як статистика, програмне забезпечення машинного навчання та проблемний домен, може мати величезну кількість значення.

Як ця технологія допоможе вам у кар’єрному зростанні?

Деякі моменти важливі для машинного навчання в кар’єрному зростанні, як зазначено нижче.

• Перетворіть ускладнення організації в математичний вигляд:

  Машинне навчання - це поле, майже створене для логічних думок. Будучи професією, це поєднує технологію, математику та оцінку бізнесу як одне завдання. Ви повинні мати можливість зосередитись на технологіях і отримати інтелектуальну увагу, однак, ви також повинні отримати цю видимість до ускладнень у бізнесі, а також заявити питання компанії щодо труднощів у навчанні математичних машин та забезпечити користь до кінця.

• По суті, використовуйте передумови в аналізі даних:

  Аналітики даних знаходяться в ідеальному положенні для переходу на професію машинного навчання як наступного етапу. У цій частині важливим елементом може бути аналітичний склад мислення, який вказує, що це свого роду метод розгляду причин, наслідків та самодисципліни, коли ви дивитесь на дані, ви копаєтесь до них, визначаєте, що виконує, зокрема, насправді не працює. Крім того, схоже, що можна обговорювати інформацію в значній мірі, створювати хорошу візуалізацію, синтезувати інформацію, щоб її зрозуміли бізнес-партнери.

• Дізнайтеся Python, а також як працювати з машинами бібліотеки машинного навчання:
  

  Поки мови мов програмування і здобуття знань Python. Після цього переходьте до бібліотек машинного навчання: "Scikit-learn і Tensor Flow дуже відомі в цій галузі".

Висновок - що таке машинне навчання

Процеси машинного навчання, що використовуються в організованих оцінюваннях складних областей аналізу, включаючи поліпшення якості, можуть допомогти в скринінгу заголовка та суб'єктивного додавання. Методи машинного навчання представляють особливий інтерес, оскільки постійне підвищення результатів пошуку та доступність сукупних доказів є визначеною перешкодою для прогресу якості якості поля. Удосконалений контракт з рецензентами, здається, пов'язаний з кращою ефективністю прогнозування.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо того, що таке машинне навчання. Тут ми обговорили роботу та переваги машинного навчання та провідних компаній, що впроваджують цю технологію. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

1. Що таке Python
2. Використання машинного навчання
3. Машинне навчання проти штучного інтелекту
4. Що таке глибоке навчання
5. Гіперпараметр машинного навчання