Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on tekoälyn (AI) ohjelma, joka tarjoaa järjestelmille mahdollisuuden löytää ja parantaa automaattisesti kokemuksesta ilman, että sitä on nimenomaisesti suunniteltu. Koneoppimisessa keskitytään sellaisten tietokoneohjelmien etenemiseen, jotka voivat käyttää tietoja ja ottaa sen käyttöön itse.
Käsitteiden ymmärtämisen prosessi alkaa havainnoista tai tiedoista, esimerkiksi suorasta kokemuksesta tai ohjeista, jotta pystymme etsimään käyttäytymistä datan ja tehokkaampien mahdollisuuksien avulla tulevaisuudessa annettujen esimerkkien mukaan. Päätavoite on yleensä antaa tietokoneiden oppia automaattisesti ilman ihmisen osallistumista tai apua ja muuttaa toimintaa vastaavasti.
Koneoppimisen määritelmä
Sanoo yksinkertaisesti, että etsii kuvion tiedoista ja käyttää näitä kuvioita ennustamaan tulevaisuutta
Koneoppimisen avulla voimme löytää malleja olemassa olevista tiedoista sen jälkeen, kun luodaan malli, joka tunnistaa nämä mallit innovatiivisessa tiedossa ja käyttää sitä hyväkseen
Koneoppiminen on mennyt valtavirtaan
- Suuret myyjät uskovat, että näillä markkinoilla on suuria dollareita. Koneoppiminen tukee usein yritystäsi
Mitä oppiminen tarkoittaa?
Oppimisprosessi:
- Kuvioiden tunnistaminen
- Tunnistamme nämä kuviot, kun näet ne uudelleen
Miksi koneoppiminen on tällä hetkellä niin suosittua?
- Paljon tietoa
- Paljon tietokonevirtaa
- Tehokas koneoppimisalgoritmi
Kaikki nämä tekijät ovat oikeastaan vielä saatavissa kuin koskaan.
Kuinka koneoppiminen tekee työskentelystä niin helppoa?
Koneoppiminen auttaa meitä elämään onnellisempia, terveellisempiä ja entistä tuottavampia elämiä. Aina kun ymmärrämme kuinka kanavata voimaa.
Muutamat ilmoittavat, että AI on yleensä ohjaamassa ”kaupallista vallankumousta”. Vaikka aikaisempi teollisuusvallankumous kontrolloi fyysistä ja mekaanista lujuutta, uusi vallankumous hallitsee henkistä ja kognitiivista kykyä. Lopulta tietokone ei korvaa käsityötä, vaan myös älyllistä työtä. Kuinka tarkalleen ottaen menee tähän manifestiin? Ja se on mitä tällä hetkellä tapahtuu?
Tässä on joitain tekoälyjä ja koneoppiminen vaikuttaa arkeen.
Itse ajavat autot ja automaattinen kuljetus
Oletko koskaan lentänyt lentokoneessa viime aikoina? Jos siinä tapauksessa sinulla on melko kokenut kuljetusautomaatio töissä. Nämä edistyneet kaupalliset lentokoneet käyttävät FMS: ää (Flight Management System), GPS: n, liiketunnistimien ja tietokonejärjestelmien yhdistelmää voidakseen paikoillaan lennon aikana. Siksi keskimääräinen Boeing 777 -lentäjä kuluttaa yksinkertaisesti seitsemän minuuttia lähtökohtaisesti koneen lentämisellä manuaalisesti, ja useat näistä minuutteista vietetään lentoonlähdön ja samoin laskeutumisen aikana.
Hyppy itse ajaviin autoihin on paljon haastavampaa. Kaduilla on paljon enemmän autoja, esteitä estäviä ja siten rajoituksia, jotka on otettava huomioon liikennemuotojen ja protokollien suhteen. Itse ajavat autot ovat kuitenkin todellisuutta. Näiden AI-moottorilla varustettujen autojen kokonaismäärä ylitti jopa ihmisen ajamat autot. Tutkimuksen mukaan 55 Google-ajoneuvoa on ajettu kokonaan yli 1, 3 miljoonaa mailia.
Navigointikysely oli korjattu kauan sitten. Google Maps hankkii parhaillaan sijaintitietoja älypuhelimesta. Yksinkertaisesti arvioimalla laitteen sijainti yhdestä pisteestä toiseen voi saada selville, kuinka nopeasti laite kulkee. Yksinkertaisesti sanottuna se voisi selvittää kuinka hidas liikenne on reaaliajassa. Se voi yhdistää nämä tiedot käyttäjien kautta tapahtuviin tapahtumiin kuvan muodostamiseksi liikenteestä tietyllä hetkellä. Kartat voivat ehdottaa nopeinta reittiä riippuen liikenneruuhista, rakennustöistä tai onnettomuuksista sinun ja kohteen välillä.
Myös esimerkki ML: lle ja AI: lle, jotta elämämme olisi helppoa
- Google haku
- Älykäs pelaaminen
- Osakeennusteet
- robotiikka
Parhaat koneoppimisyritykset
Koneoppimisesta on tulossa tärkeä osa jokapäiväistä elämäämme. Sitä käytetään todella taloudellisissa menettelyissä, lääketieteellisissä tarkastuksissa, logistiikassa, postinnassa ja monissa muissa nopeasti nousevissa aloissa.
- Google - hermostoverkot ja koneet
- Tesla - Autopilotti
- Amazon - kaikukaiutin Alexa
- Apple - henkilökohtainen Hei Siri
- TCS - koneen ensimmäisen toimitusmallin kanssa robotti
- Facebook - Chatbot-armeija jne.
Työskentely koneoppimisen kanssa
Koneoppiminen antaa tietokoneille mahdollisuuden toistaa ja mukautua ihmisen kaltaiseen käyttäytymiseen. Kun olet käyttänyt koneoppimista, jokainen keskustelu ja jokainen työskennellyt toiminnot muuttuvat jotain, jonka järjestelmä voi helposti oppia ja hyödyntää tietämyksen vuoksi aikajaksolle. Ymmärtääksesi ja muuttuaksesi paremmaksi.
Koneoppimisessa on kolme luokkaa, ja näytän sinulle, kuinka ne kaikki toimivat, esimerkkeinä.
Aluksi on
-
Ohjattu koneoppiminen
missä järjestelmä hyötyy aiemmista tilastoista tulevien tulosten ennustamiseksi.
Joten miten se ilmenee?
Ajattele Gmailin roskapostin tunnistusjärjestelmää. Nyt siellä se harkitsee kokoelmaa sähköposteja (valtava määrä, aivan kuin miljoonia), jotka on äskettäin luokiteltu roskapostin tai ei roskapostin takia. Tältä tasolta kyky tunnistaa, mitä ominaisuuksia sähköposti on roskapostia tai ei roskapostia. Saatuaan tiedon tästä, kyky luokitella alkavat sähköpostit roskapostiksi tai muuten.
-
Ohjaamaton koneoppiminen
Ohjaamaton oppiminen toimii vain syöttötietojen kanssa. Se on pohjimmiltaan ihanteellinen saapuvan tiedon aikaansaamiseksi, jotta se olisi ymmärrettävämpää ja organisoidumpaa. Pääasiassa se tutkii syöttötietoja löytääkseen käyttäytymisen tai yhteneväisyydet tai puutteet mahdollisille asiakkaillesi. Mahdollisesti harkitaan kuinka Amazon tai minkä tahansa tyyppiset muut verkkokaupat voivat suositella monia ostamasi tuotteita?
Tämä johtuu todella ohjaamattomasta koneoppimisesta. Tämänkaltaiset verkkosivustot harkitsevat aiempia yrityskauppoja, ja ne kykenevät suosittelemaan muita aktiviteetteja, joista saatat ajatella.
-
Vahvistusoppiminen
Vahvistusoppiminen antaa järjestelmien ymmärtää riippuen toiminnan aikaisemmista eduista. Aina kun järjestelmä vaatii ratkaisun, siitä voidaan rangaista tai kunnia, koska se on toimintaa. Jokaisesta toiminnasta pitäisi saada hyvää palautetta, jonka tämä havaitsee, jos tämä toimi väärin tai korjaavana. Tällainen koneoppiminen keskittyy yleensä pelkästään toiminnan tehostamiseen.
Koneoppimisen edut
Koneoppimisella on monia etuja eri aloilla, jotkut alat ja niiden edut on lueteltu alla.
1. Kyberturvallisuus -
Koska yritykset taistelevat jatkuvista verkkohyökkäyksistä ja monimutkaisista jatkuvista uhista, entistä sitoutuneemmat esikunnat ovat nyt välttämättömiä tietovakoiluongelmien hallitsemiseksi. Menestyksellisten rikkomusten havaitsemiseksi seuraavan sukupolven työkalujen on arvioitava useita tietoja suurina määrinä suurella nopeudella mahdollisten rikkomusten selvittämiseksi. Koneoppimisen avulla pätevät verkkoasiantuntijat voivat helposti purkaa suurimman osan raskaasta liikkeestä, mikä auttaa heitä erottelemaan uhan, joka on syytä jatkaa aitoon toimintaan, joka ei vaadi ylimääräistä analyysiä.
2. Yritykset -
- Oikeat myyntiennusteet: On olemassa useita tapoja, joilla ne ML voivat auttaa myyntiennusteiden laatimisessa. ML: n tarjoamat myyntiennusteita koskevat erityispiirteet ovat:
i) Nopea tutkimusennuste ja -käsittely
ii) Tietojen käyttö määrittelemättömistä lähteistä
iii) Auttaa asiakaskäyttäytymistä koskevien vanhojen tilastojen ilmaisemisessa
- Helpottaa lääketieteellisiä ennusteita ja diagnostiikkakategoriaa (lääketieteellisille yrityksille): ML tarjoaa erinomaisen arvon terveydenhuollon alalla, koska se auttaa diagnosoimaan diagnoosien lisäksi sekä määrittelemään tehokkaimpia lääkkeitä korkean riskin potilaiden määrittämisprosessissa.
- Työpaikalla lähetettyjen sähköpostien roskapostiturvallisuus: ML mahdollistaa roskapostisuodatinjärjestelmien tuottaa uusimmat protokollat, joissa käytetään aivojen kaltaisia hermoverkkoja, jotta poistetaan sähköposteja, joita ei tarvita.
3. Oppiminen ja AI (keinotekoisesti älykäs) toimitusketjun hallintaa varten:
- Nopeampi, tehokkaampi toimitus ja toimitus: Autonomisten ajoneuvojen markkinat ovat vielä syntymässä. Jopa niin, että koska se alkaa kypsyä, on ehdottomasti valtava mahdollisuus lyhentää toimitusaikoja. Henkilöautojen kuljettajat voivat helposti laskeutua kadulle saadaksesi pienen ajan tietyssä aikataulussa. AI: n ja koneoppimisen ohjaamia autonomisia ajoneuvoja ei tarvitse, mikä on usein suunnilleen ajojaksoa.
- Inventory Administration - AI: n hyödyntäminen on välttämätöntä yleensä parantaa ERP (Enterprise Resource Planning) -järjestelmien ja koneiden tietokonenäköominaisuuksia. Tietokoneperspektiiviä voidaan kuvata tietotekniikan alaksi, joka todella toimii antamalla tietokonejärjestelmille mahdollisuuden selvittää, määrittää ja käsitellä kuvia.
Koneoppimisesta ja syvällisestä oppimisesta johtuen kuvien erottelusta on tullut asteittain toteutettavissa, merkitsevät tietokonejärjestelmät kykenevät nyt tunnistamaan ja lajittelemaan kuvien kohteet, joiden luotettavuus on suuri - joissakin tapauksissa ehkä parempi kuin ihmiset.
Toimitusketjun hallinnan suhteen atk-näkökulma voi helposti mahdollistaa paremman varastonhallinnan. Keskity esimerkiksi kokeiltuun järjestelmään, kun robotti on esiasennettu kameraan tarkkailun varaston varastossa. (Tietoja eri suuntauksista ja kriittisistä huolenaiheista nykyaikaisessa toimitusketjun hallinnassa).
Vaadittavat koneoppimisen taidot
Komento ohjelmointikielellä oppimaan koneoppimistaitoja, kuten R, Python ja TenserFlow.js. R on avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli ja ympäristöystävällinen. Se tukee koneoppimista, tukee erilaista laskentaa tilastoista ja muuta. Sillä on monia käytettävissä olevia paketteja koneoppimisongelmien ja kaikenlaisten muiden ongelmien ratkaisemiseksi.
R on erittäin suosittu.
Monet kaupalliset koneoppimista tarjoavat tukea R. Mutta se ei ole ainoa valinta:
pytonkäärme
Python on lisäksi yhä suositumpi, koska avoimen lähdekoodin tekniikka suorittaa koneoppimista. Pythonille on myös useita kirjastoja ja paketteja. Joten R ei ole enää yksin ainoa avoimen lähdekoodin kieli.
TenserFlow.js
TensorFlow.js on avoimen lähdekoodin laitteistokiihdytetty JavaScript-kirjasto, joka on tarkoitettu koneoppimismallien kouluttamiseen ja toteuttamiseen.
-
Kehitä ML-selainta
Käytä monipuolisia ja käyttäjäystävällisiä sovellusliittymiä kehittämään malleja alusta alkaen käyttämällä matalan tason JavaScript-lineaarisen algebran kokoelmaa sekä korkean tason sovellusliittymiä.
-
Hallitse olemassa olevia malleja
Työskentele TensorFlow.js-mallin muuntamisen kanssa suorittaaksesi olemassa olevia TensorFlow-malleja, jotka sopivat parhaiten selaimeen.
-
Opiskele olemassa olevia malleja
Uudelleenkouluttaa olemassa olevat ML-mallit, jotka toimivat selaimeen liitettyjen anturitietojen tai eri asiakaspuolen tilastojen kanssa.
Miksi meidän pitäisi käyttää koneoppimista?
Koneoppiminen on tarpeen tehtävissä, jotka voivat olla liian monimutkaisia ihmisten koodaamiseksi suoraan. Muutama tehtävä on uskomattoman monimutkainen, että se voi olla väärin, ellei vaikeaa, kaikkien ihmisten harjoittaa kaikkia teknisiä ominaisuuksia ja koodata heidät nimenomaisesti. Siksi tarjoamme pikemminkin suuren määrän tietoja koneoppimisalgoritmille ja annamme sen jälkeen algoritmin kehittää se etsimällä tiedot ja etsimällä mallia, jonka pitäisi suorittaa varsinaiset tietokoneohjelmoijat, jotka ovat asettaneet sen suorittamaan.
Koneoppimisen laajuus
Koneoppiminen on nyt yksi tietotekniikan suosituimmista aiheista. Teknologiat, kuten digitaalinen, iso data, keinoäly, automatisointi ja koneoppiminen, muodostavat asteittain työn ja työpaikkojen tulevaisuuden. On oikeastaan erityinen luettelo menetelmistä, jotka auttavat koneita ymmärtämään tietoja ja auttavat tekemään ennusteita. Jos viimeaikaisen ja nykyisen puolueellisuudet lisäävät tulevaisuuden ennusteita, on korkea yrittää odottaa AI: n toimivan riippumattomasti inhimillisistä virheistä.
-
Yhteistoiminnallinen oppiminen:
Yhteistyössä oppimisen tarkoitus on käyttää erillisiä laskennallisia kokonaisuuksia, joten ne tekevät yhteistyötä voidakseen luoda parempia oppimistuloksia kuin mitä he itse olisivat voineet saavuttaa. Hyvä esimerkki tästä voisi olla IoT-anturiverkkojärjestelmän solmujen tai juuri niin sanottujen reuna-analytiikkojen toteuttaminen. IoT: n käytön aikana todennäköisesti paljon erilaisista entiteetteistä on hyödyllistä oppia yhteistyössä usealla tavalla.
-
Kvanttilaskentaprosessi:
Koneoppimistehtävät vaativat komplikaatioita, mukaan lukien monien vektorien manipulointi ja luokittelu korkean ulottuvuuden alueilla. Perinteiset algoritmit, joita nykyisin käytämme monien näiden komplikaatioiden korjaamiseen, vievät jonkin aikaa. Kvantitietokoneet ovat todennäköisesti hyviä manipuloimaan korkeaulotteisia vektoreita suurilla tenoriosa-alueilla. Todennäköisesti sekä ohjattujen että valvomattomien kvantikoneoppimisalgoritmien molemmat kehitykset lisäävät varmasti vektorien lukumäärää ja niiden ulottuvuuksia huomattavasti nopeammin kuin perinteiset algoritmit. Tämä pyrkii lisäämään huomattavasti nopeutta, jolla koneoppimisalgoritmit varmasti toimivat.
Kuka on oikea yleisö koneoppimistekniikoiden oppimiseen?
- Yrityksen johtajat - He haluavat ratkaisuja liiketoimintaongelmaan. Hyvillä ratkaisuilla on todellista liikearvoa. Hyvät organisaatiot tekevät asiat nopeammin, paremmin ja halvemmin, joten yritysjohtajat todella haluavat nuo ratkaisut. Tämä on hyvä asia, koska yritysjohtajalla on myös rahaa maksaa näistä ratkaisuista.
- Ohjelmistokehittäjät - He haluavat luoda paremman sovelluksen. Jos sinulla on ohjelmistokehittäjiä, koneoppiminen voi auttaa sinua rakentamaan älykkäämpiä sovelluksia, vaikka et olisi se, joka luo malleja; voit vain käyttää malleja.
- Tietotieteilijät - He haluavat tehokkaita, helppokäyttöisiä työkaluja. Ensimmäinen kysymys muistuttaa mieleesi, mikä on tietotekniikka?
Joku, joka tietää:
- tilasto
- Koneoppimisohjelmisto
- Jotkut ongelma-alueet (mieluiten)
Jotkut ongelma-alueet - robottien ennaltaehkäisevä ylläpito ja luottokorttitapahtumien petokset jne.
Data Scientistista on joitain tärkeitä asioita
- Hyviä on vähän
- Hyvät ovat kalliita
Voit ratkaista tärkeän liiketoimintaongelman koneoppimisella, voit säästää paljon rahaa. Siellä on todellista liikearvoa, ja niin hyvillä tietotekijöillä, jotka tuntevat kaikki kolme näitä asioita, kuten tilastot, koneoppio-ohjelmistot ja ongelma-alue, voi olla valtava arvo.
Kuinka tämä tekniikka auttaa sinua uran kasvussa?
Jotkut kohdat ovat tärkeitä koneoppimiselle urakehityksessä, kuten alla.
-
Muunna organisaation komplikaatiot matemaattiseksi näkymäksi:
Koneoppiminen on melkein luotu loogisille ajatuksille. Ammattina tämä yhdistää tekniikan, matematiikan ja liiketoiminnan arvioinnin yhdeksi tehtäväksi. Sinun on kyettävä keskittymään tekniikkaan melko paljon ja saamaan tämä älyllinen huomio, mutta sinun pitäisi kuitenkin saada tämä näkyvyys kohti myös liiketoiminnan komplikaatioita ja myös mainita yrityksen kysymys kohti matemaattisia koneoppimisvaikeuksia, ja antaa siitä hyöty loppuun mennessä.
-
Sisältää taustan data-analyysissä:
Tietoanalyytikot ovat ihanteellisessa asemassa siirtyäkseen koneoppimiseen seuraavana vaiheena. Tässä osassa olennainen elementti voi olla analyyttinen ajattelutapa, joka osoittaa, että se on eräänlainen menetelmä harkita syitä, vaikutuksia ja itsekuria, kun tutkit tietoja, kaivaat niitä, päätät mitä suorittaa, varsinkin kun ei oikeasti toimi, voi siellä on ulkopuolinen lisäksi. Näyttää siltä, että kyetä keskustelemaan tiedoista merkittävällä tavalla, tuottamaan hyvä visualisointi, syntetisoimaan tietoa niin, että liikekumppanit voivat ymmärtää sen, on melko välttämätöntä.
-
Opi Python ja kuinka työskennellä koneoppimiskirjastojen kanssa:
Siihen asti kuin ohjelmointikielet menevät ja Pythonin tuntemus. Sen jälkeen siirry koneoppikirjastot: "Scikit-oppi ja Tensor Flow ovat alalla hyvin kuuluisia."
Johtopäätös - Mikä on koneoppiminen
Koneoppimisprosessit, joita käytetään monimutkaisten analyysialueiden järjestäytyneessä arvioinnissa, mukaan lukien laadun parantaminen, voivat auttaa otsikon ja subjektiivisen lisäseulonnan prosessia. Koneoppimismenetelmät ovat erityisen kiinnostavia ottaen huomioon hakutulosten jatkuvan nostamisen, ja kokonaisnäytön saatavuus on määritelty este esteelle analyysikentän laadun etenemiselle. Parannettu tarkastajasopimus näytti liittyvän parempaan ennustetehokkuuteen.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Mikä on koneoppiminen. Täällä keskusteltiin koneoppimisesta ja tätä tekniikkaa toteuttavien huippuyritysten toiminnasta ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on Python
- Koneoppimisen käyttötavat
- Koneoppiminen vs keinotekoinen äly
- Mikä on syvä oppiminen
- Hyperparametrinen koneoppiminen