Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje je program umetne inteligence (AI), ki sistemom omogoča samodejno odkrivanje in izboljšanje izkušenj, ne da bi bilo to izrecno zasnovano. Strojno učenje se osredotoča na napredovanje računalniških programov, ki lahko dostopajo do podatkov in jih učijo sami.
Proces razumevanja konceptov se začne z opazovanji ali podatki, na primer z neposredno izkušnjo ali poukom, da bomo lahko v prihodnosti iskali vedenje s pomočjo podatkov in učinkovitejših možnosti, odvisno od primerov, ki jih podajamo. Glavni cilj je običajno omogočiti računalnikom, da se samodejno učijo brez človekovega sodelovanja ali pomoči in ustrezno spreminjajo dejavnosti.
Opredelitev strojnega učenja
Preprosto pove, poišče vzorec v podatkih in jih uporabi za napovedovanje prihodnosti
Strojno učenje nam omogoča, da po tem odkrijemo vzorce v obstoječih podatkih in uporabimo model, ki te vzorce prepozna v inovativnih podatkih
Strojno učenje je prešlo v osrednje stanje
- Veliki prodajalci verjamejo, da na tem trgu obstaja velik donos, strojno učenje pa bo pogosto podpiralo vaše podjetje
Kaj pomeni učiti se?
Učni proces:
- Prepoznavanje vzorcev
- Če prepoznate te vzorce, ko jih spet zagledate
Zakaj je strojno učenje trenutno tako priljubljeno?
- Veliko podatkov
- Veliko računalniške moči
- Učinkovit algoritem strojnega učenja
Vsi ti dejavniki so pravzaprav še bolj dostopni kot kdaj koli prej.
Kako strojno učenje olajša delo?
Strojno učenje nam bo pomagalo živeti bolj srečno, bolj zdravo in še bolj produktivno. Kadarkoli razumemo, kako usmeriti moč.
Nekateri izjavljajo, da se AI ponavadi izvaja v okviru "komercialne revolucije". Medtem ko je prejšnja industrijska revolucija nadzirala fizično in mehansko moč, bo nova revolucija nadzirala intelektualne in kognitivne sposobnosti. Na koncu računalnik ne bo nadomestil ročnega dela, ampak tudi intelektualnega dela. Pa vendar, kako točno gre do tega manifesta? In to se trenutno dogaja?
Tukaj je nekaj umetne inteligence in strojno učenje bo vplivalo na vaš vsakdan.
Samovozeči avtomobili in avtomatizirani prevozi
Ste kdaj pred kratkim leteli v letalo? Če imate v tem primeru precej izkušene avtomatske prevoze pri delu. Ta napredna komercialna letala uporabljajo sistem FMS (sistem za upravljanje letenja), kombinacijo GPS, senzorjev gibanja in računalniških sistemov, da lahko med letom postavijo svoj položaj. Zato povprečni pilot Boeinga 777 porabi zgolj sedem minut, da letalo ročno leti, nekaj teh minut pa porabi med vzletom in pristankom.
Skok v samovozeče avtomobile je veliko bolj zahteven. Na ulicah je veliko več avtomobilov, ki preprečujejo ovire, zato je treba upoštevati omejitve, ko gre za prometne vzorce in protokole. Vendar pa so samovozeči avtomobili pravzaprav resničnost. Po raziskavah s 55 Googlovimi vozili, ki so v celoti prevozila več kot 1, 3 milijona kilometrov, imajo ti avtomobili na AI celo preseganje avtomobilov, ki jih upravljajo ljudje.
Navigacijska poizvedba je bila že davno določena. Google Maps trenutno pridobiva podatke o lokaciji iz pametnega telefona. Preprosto z ocenjevanjem lokacije pripomočka od ene do druge točke lahko ugotovite, kako hitro naprava potuje. Preprosto povedano, lahko bi ugotovili, kako počasen je promet v realnem času. Te podatke lahko kombinira z dogodki prek uporabnikov, da lahko v danem trenutku razvijejo sliko prometa. Zemljevidi lahko za vas predlagajo najhitrejšo pot glede na prometne zastoje, gradbena dela ali nesreče med vami in namembnim krajem.
Tudi nekaj primerov za ML in AI, da si lahko življenje olajšamo
- Google iskanje
- Inteligentno igranje
- Napovedi zalog
- Robotika
Najboljša podjetja za strojno učenje
Strojno učenje postaja pomemben del našega vsakdana. Resnično se uporablja pri finančnih postopkih, zdravniških pregledih, logistiki, napotitvah in številnih različnih hitro rastočih panogah.
- Google - Nevronske mreže in stroji
- Tesla - Avtopilot
- Amazon - Echo Speaker Alexa
- Apple - Osebno Hey Siri
- TCS - stroj prvega dostavnega modela z robotiko
- Facebook - Chatbot Army itd.
Delo s strojnim učenjem
Strojno učenje, računalnikom omogoča kopiranje in prilagajanje človeškemu vedenju. Po uporabi strojnega učenja se vsak pogovor in vsako opravljeno dejanje spremeni v nekaj, kar se sistem zlahka nauči in izkoristi zaradi strokovnega znanja in izkušenj za časovni okvir. Da bi ga razumel in spremenil v boljše.
Strojno učenje ima tri kategorije, s primeri pa vam bom pokazal, kako vse delujejo.
Na začetku je
-
Nadzorovano strojno učenje
kjer sistem koristi prejšnjo statistiko za napoved prihodnjih rezultatov.
Kako se to manifestira?
Razmislite o Gmail-ovem sistemu za prepoznavanje neželene pošte. Zdaj bo treba upoštevati zbirko e-poštnih sporočil (ogromno število, tako kot milijone), ki so bile nedavno razvrščene zaradi neželene pošte ali ne. S te ravni, z možnostjo prepoznavanja, kaj vsebuje e-poštni naslov, ki je neželena pošta ali ne. Ko pridobite znanje o tem, boste lahko razvrstili e-poštna sporočila kot neželeno ali kako drugače.
-
Nenadzorovano strojno učenje
Nenadzorovano učenje preprosto deluje z vhodnimi podatki. V bistvu je idealen za vhodne podatke, ki jim omogočajo bolj razumljivo in organizirano. V glavnem preučuje vhodne podatke, da odkrije vedenje ali skupnost ali pomanjkljivosti glede na vaše možnosti. Mogoče upoštevamo, kako lahko Amazon ali katero koli drugo spletno trgovino mnogim priporoči, da jih kupite?
To je res zaradi nenadzorovanega strojnega učenja. Spletna mesta, kot je ta, upoštevajo predhodne pridobitve in lahko priporočijo druge dejavnosti, o katerih morda razmišljate tudi vi.
-
Okrepitveno učenje
Okrepljeno učenje omogoča sistemom razumevanje glede na prejšnje koristi njegovih dejavnosti. Kadar sistem zahteva ločljivost, ga lahko kaznujemo ali spoštujemo, če gre za dejavnosti. Za vsako dejanje bi moral dobiti dobro povratno informacijo, ki to odkrije, če je delovalo napačno ali korektivno dejanje. Tovrstno strojno učenje je običajno izključno usmerjeno v povečanje učinkovitosti funkcije.
Prednosti strojnega učenja
Prednosti strojnega učenja na različnih področjih so številne, nekaj področij in njihove prednosti so navedene spodaj.
1. Kibernetska varnost -
Ker se podjetja borijo z nenehnimi kibernetskimi napadi in zapletenimi stalnimi grožnjami, so za obvladovanje težav v kibernetskem vohunjenju zdaj potrebni večji angažirani kadri. Za uspešno odkrivanje kršitev morajo orodja nove generacije oceniti številne podatke v velikem obsegu in z veliko hitrostjo, da ugotovijo morebitne kršitve. S strojnim učenjem lahko usposobljeni strokovnjaki za mrežo zlahka izpraznijo večino težkih gibanj, kar jim bo pomagalo razlikovati grožnjo, ki jo je vredno nadaljevati od resnične dejavnosti, brez potrebe po dodatni analizi.
2. Podjetja -
- Pravilne prodajne napovedi: ML lahko pomagajo pri napovedih prodaje. ML v zvezi z napovedmi prodaje ponuja:
i) Hitro napovedovanje in obdelava raziskav
ii) Uporaba podatkov iz neomejenih virov
iii) Pomaga pri izražanju zapuščene statistike vedenja strank
- Olajša medicinske napovedi in kategorijo diagnostike (za medicinske korporacije): ML zagotavlja vrhunsko vrednost v zdravstveni industriji, saj poleg postopka diagnoze pomaga pri določanju bolnikov z visokim tveganjem in svetuje najučinkovitejša zdravila.
- Varnost pri pošiljanju neželene pošte na delovnem mestu: ML omogoča sistemom filtrov za neželeno pošto izdelati najnovejše protokole, ki uporabljajo možganske nevronske mreže, da bi odstranili e-poštna sporočila, ki niso potrebna.
3. Učenje in AI (Umetno inteligentno) za upravljanje dobavne verige:
- Hitrejše in večje dobave Dostava in dostava: Trg avtonomnih vozil ostaja v začetnih fazah. Kljub temu, preprosto zato, ker začne zoreti, gotovo obstaja velika možnost, da se čas pošiljanja skrajša. Vozniki človeških tovornjakov lahko brez težav pristanejo na ulici in si v določenem časovnem okviru privoščijo malo časa. Avtonomna vozila, ki jih poganja AI in strojno učenje, ne potrebujejo, kar je približno približno obdobje vožnje.
- Upravljanje zalog - Bistvena uporaba prednosti AI običajno izboljšuje računalniške perspektive sistemov in strojev ERP (Enterprise Resource Planning). Računalniško perspektivo lahko opišemo kot področje računalništva, ki dejansko deluje na tem, da računalniškim sistemom omogoča iskanje, določanje in obdelavo slik.
Zaradi strojnega učenja in poglobljenega učenja je razlikovanje slik postalo postopno izvedljivejše, kar pomeni, da so računalniški sistemi zdaj sposobni prepoznati in razvrstiti predmete na slikah z veliko stopnjo zanesljivosti - v nekaterih primerih morda boljši od ljudi.
Glede upravljanja dobavne verige lahko računalniška perspektiva enostavno omogoči boljše upravljanje zalog. Osredotočite se, na primer, na preizkušeni sistem, ko je robot, ki je bil pred napolnjeno s kamero, spremljal zaloge v trgovinah. (Za dejstva o različnih trendih in bistvenih pomislekih v sodobnem upravljanju dobavne verige).
Zahtevane veščine strojnega učenja
Ukazite v programskem jeziku za učenje veščin strojnega učenja, kot so R, Python in TenserFlow.js. R je odprtokodni programski jezik in okolju prijazen. Podpira strojno učenje, podpira različne vrste računalništva o statistiki in še več. Ima veliko paketov, ki so na voljo za reševanje težav s strojnim učenjem in vsemi drugimi stvarmi.
R je zelo priljubljen.
Veliko komercialnega strojnega učenja, ki nudi podporo R. Toda to ni edina izbira:
Python
Python je poleg tega vedno bolj priljubljen zaradi odprtokodne tehnologije za izvajanje strojnega učenja. Obstajajo številne knjižnice in paketi tudi za python. Torej R ni več sam kot edini odprtokodni jezik.
TenserFlow.js
TensorFlow.js je knjižnica JavaScript z odprto kodo, pospešena s strojno opremo, namenjena usposabljanju in implementaciji modelov strojnega učenja.
-
Razvijte ML v spletnem brskalniku
Uporabite vsestranske in uporabnikom prijazne API-je za razvoj modelov od začetka, tako da uporabite linearno zbirko linearnih algeb JavaScript in visoko API-ja plasti plasti.
-
Upravljanje obstoječih modelov
Sodelujte s pretvorbo modelov TensorFlow.js, da izvedete obstoječe modele TensorFlow, ki so najbolj primerni v spletnem brskalniku.
-
Študij Obstoječi modeli
Nazaj na obstoječe modele ML, ki delujejo s podatki senzorjev, priključenih na spletni brskalnik, ali z različnimi statistikami na strani odjemalca.
Zakaj bi uporabljali strojno učenje?
Strojno učenje je potrebno za naloge, ki so za ljudi lahko preveč zapletene za neposredno kodiranje. Nekaj nalog je neverjetno zapletenih, da je za ljudi neprimerno, če ne celo težko, izvajati vse tehnične lastnosti in jih tako izrecno kodirati. Zato raje ponudimo veliko število podatkov algoritmu strojnega učenja in nato algoritmu omogočimo, da to odkrije, tako da odkrije te podatke in poišče model, ki bi moral doseči dejanske računalniške programerje.
Področje strojnega učenja
Strojno učenje je zdaj med najbolj priljubljenimi temami računalništva. Tehnologije, kot so digitalni, veliki podatki, umetna inteligenca, avtomatizacija in strojno učenje, postopoma oblikujejo prihodnost dela in delovnih mest. Je pravzaprav poseben seznam metod, ki strojem omogočajo razumevanje podatkov in pomagajo pri oblikovanju napovedi. Če pristranosti nedavnega in sedanjosti spodbudijo napovedi o prihodnosti, je veliko pri poskusu pričakovanja, da bo AI deloval neodvisno od človeških napak.
-
Sodelovalno učenje:
Pri skupnem učenju gre za uporabo različnih računskih entitet, zato sodelujejo pri ustvarjanju boljših učnih rezultatov, kot bi jih lahko dosegli sami. Dober primer tega bi lahko bila implementacija vozlišč IoT-senzorskega omrežnega sistema ali natančno to, kar imenujemo robna analitika. Medtem ko uporabljamo IoT, se bo najverjetneje veliko različnih entitet koristno za sodelovanje na več načinov.
-
Proces kvantnega računanja:
Strojna opravila zahtevajo zaplete, vključno z manipulacijo in razvrščanjem številnih vektorjev na območjih z veliko dimenzijami. Tradicionalni algoritmi, ki jih trenutno uporabljamo za odpravljanje številnih teh zapletov, trajajo nekaj časa. Kvantni računalniki bodo verjetno dobro obvladovali vedimenzionalne vektorje na območjih ogromnih tenzorskih elementov. Najverjetneje bosta tako razvoj nadzorovanih kot tudi nenadzorovanih algoritmov kvantnega strojnega učenja zagotovo močno povečala število vektorjev in njihove dimenzije bistveno hitreje kot tradicionalni algoritmi. To ponavadi povzroči znatno povečano hitrost, s katero bodo zagotovo delovali algoritmi strojnega učenja.
Kdo je pravo občinstvo za učenje tehnologij strojnega učenja?
- Poslovni vodje - želijo rešitve poslovnega problema. Dobre rešitve imajo resnično poslovno vrednost. Dobre organizacije naredijo stvari hitreje, boljše in cenejše, zato voditelji podjetij resnično želijo te rešitve. To je dobro, ker ima vodja podjetja tudi denar za plačilo teh rešitev.
- Razvijalci programske opreme - želijo ustvariti boljšo aplikacijo. Če imate razvijalce programske opreme, vam lahko strojno učenje pomaga sestaviti pametnejše aplikacije, četudi niste tisti, ki ustvarja modele; lahko preprosto uporabite modele.
- Znanstveniki podatkov - Želijo si zmogljiva, enostavna orodja. Prvo vprašanje opominja vaš um, kaj je Data Scientist?
Nekdo, ki ve za:
- Statistika
- Programska oprema za strojno učenje
- Nekaj problematične domene (v idealnem primeru)
Nekatera problematična domena - preventivno vzdrževanje robotov in prevare s transakcijami s kreditnimi karticami itd.
O Data Scientistu je treba vedeti nekaj ključnih stvari
- Dobrih je malo
- Dobre so drage
Z strojnim učenjem lahko rešite pomembno poslovno težavo, prihranite veliko denarja, tam je resnična poslovna vrednost in tako dober znanstvenik, ki pozna vse tri stvari, kot so statistika, programska oprema za strojno učenje in problematična domena, ima lahko ogromno vrednost.
Kako vam bo ta tehnologija pomagala pri karierni rasti?
Kot je navedeno spodaj, so nekatere točke pomembne za strojno učenje pri karierni rasti.
-
Pretvorbe organizacije pretvorite v matematični pogled:
Strojno učenje je polje, skoraj ustvarjeno za logične misli. Ker je poklic, to združuje tehnologijo, matematiko in ocenjevanje podjetij kot eno od nalog. Morate se biti sposobni precej osredotočiti na tehnologijo in si priskrbeti to intelektualno pozornost, kljub temu pa bi morali dobiti to prepoznavnost do poslovnih zapletov in tudi navesti vprašanje podjetja v težavah z matematičnim strojnim učenjem ter si zagotoviti korist do konca.
-
V bistvu je značilno za analizo podatkov:
Analitiki podatkov so v idealnem položaju za prehod v strojni učni poklic kot naslednjo fazo. V tem delu je bistveni element lahko analitična miselnost, ki nakazuje, da gre za nekakšno metodo za razmislek o vzrokih, učinkih in samodisciplini, kjer pogledate v podatke, kopate vanj, določite, kaj se izvaja, še posebej ne zares deluje. poleg tega je videti, da je videti, da je mogoče na pomemben način razpravljati o informacijah, ustvarjati dobro vizualizacijo, sintetizirati informacije, tako da jih bodo poslovni partnerji razumeli, zelo pomembno.
-
Naučite se Pythona in tudi dela s knjižnicami strojnega učenja:
Kolikor gre za programske jezike in pridobivanje znanja Pythona. Po tem skočite v knjižnice strojnega učenja: "Scikit-learn in Tensor Flow sta zelo znana na tem področju."
Zaključek - Kaj je strojno učenje
Postopki strojnega učenja, ki se uporabljajo pri organiziranem ocenjevanju zapletenih področij analize, vključno z izboljšanjem kakovosti, bi lahko pomagali pri pregledu naslovov in subjektivnih dodatkov. Metode strojnega učenja so posebno zanimive, saj je nenehno dvigovanje rezultatov iskanja in dostopnost skupnih dokazov določena ovira pri napredku kakovosti na področju analize. Zdi se, da je izboljšana pogodba z recenzentom povezana z boljšo napovedno učinkovitostjo.
Priporočeni članki
To je vodnik za Kaj je strojno učenje. Tu smo razpravljali o delovanju in prednostih Strojnega učenja in vrhunskih podjetij, ki to tehnologijo izvajajo. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je Python
- Uporaba strojnega učenja
- Strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco
- Kaj je globoko učenje
- Strojno učenje hiperparametrov