Co je strojové učení?
Strojové učení je program umělé inteligence (AI), který poskytuje systémům potenciál k automatickému objevování a zlepšování ze zkušenosti, aniž by byl výslovně navržen. Strojové učení se soustřeďuje na vývoj počítačových programů, které mohou přistupovat k datům a zavádět je pro sebe.
Proces porozumění konceptům začíná pozorováním nebo daty, například přímými zkušenostmi nebo instrukcemi, aby bylo možné v budoucnu hledat chování prostřednictvím dat a účinnějších možností v závislosti na příkladech, které poskytujeme. Hlavním cílem je obvykle umožnit počítačům, aby se učily automaticky bez jakéhokoli lidského zásahu nebo asistence a podle toho upravovaly činnosti.
Definice strojového učení
Jednoduše řekne, že v datech najde vzor a použije tento vzor k předpovídání budoucnosti
Strojové učení nám poté umožňuje objevovat vzory ve stávajících datech a vytvářet a využívat model, který tyto vzory identifikuje v inovativních datech
Strojové učení se stalo hlavním proudem
- Velcí prodejci věří, že na tomto trhu existují velké peníze. Strojové učení často podpoří vaše podnikání
Co to znamená naučit se?
Proces učení:
- Identifikační vzorce
- Rozpoznání těchto vzorců, když je znovu uvidíte
Proč je strojové učení v současné době tak populární?
- Spousta dat
- Spousta energie počítače
- Efektivní algoritmus strojového učení
Všechny tyto faktory jsou ve skutečnosti ještě dosažitelnější než kdy jindy.
Jak usnadňuje strojové učení práci?
Strojové učení nám pomůže žít šťastnější, zdravější a produktivnější životy. Kdykoli jsme pochopili, jak trychtýř moc.
Několik z nich prohlašuje, že AI obvykle uvádí „komerční revoluci“. Zatímco předchozí průmyslová revoluce řídila fyzickou a mechanickou sílu, nová revoluce bude řídit intelektuální a kognitivní schopnosti. Počítač nakonec nenahradí manuální práci, ale také intelektuální práci. Jak přesně se však tento manifest projeví? A právě k tomu dochází?
Zde jsou některé umělé inteligence a strojové učení ovlivní váš každodenní život.
Auta s vlastním pohonem a automatizovaná doprava
Už jste někdy letěli v letadle? Pokud v tom případě máte v práci hodně zkušeností s automatizací dopravy. Tyto pokročilé komerční letouny používají FMS (Flight Management System), kombinaci GPS, pohybových senzorů a počítačových systémů, aby mohly během letu dosáhnout své polohy. Proto průměrný pilot Boeing 777 spotřebuje jednoduše sedm minut v podstatě létáním letounu ručně a několik z těchto minut je věnováno během vzletu a přistání.
Skok do aut s vlastním pohonem je mnohem náročnější. Na ulicích je mnohem více aut, překážky, jimž je třeba zabránit, a tak omezení, pokud jde o dopravní vzorce a protokoly. Auta s vlastním pohonem jsou však ve skutečnosti skutečností. Podle průzkumu s 55 vozidly Google, která uběhly úplně 1, 3 milionu kilometrů, mají tato vozidla poháněná umělou inteligencí dokonce naprosto bezpečně převyšovaná auta poháněná lidmi.
Navigační dotaz byl již dávno opraven. Mapy Google aktuálně vyhledávají údaje o poloze ze smartphonu. Jednoduše vyhodnocením umístění gadgetu z jednoho časového bodu do jiného může zjistit, jak rychle se zařízení pohybuje. Jednoduše řečeno, mohlo by to přijít na to, jak pomalý provoz je v reálném čase. Může kombinovat tato data s událostmi prostřednictvím uživatelů, aby se v každém okamžiku vytvořil obraz provozu. Mapy vám mohou navrhnout nejrychlejší trasu v závislosti na dopravních zácpách, stavebních pracích nebo nehodách mezi vámi a cílem.
Také nějaký příklad pro ML a AI, aby nám usnadnil život
- Google vyhledávání
- Inteligentní hry
- Předpovědi akcií
- Robotika
Nejlepší společnosti pro strojové učení
Strojové učení se stává důležitou součástí našeho každodenního života. Skutečně se používá ve finančních postupech, lékařských prohlídkách, logistice, vysílání a různých různých rychle se rozvíjejících odvětvích.
- Google - Neuronové sítě a stroje
- Tesla - Autopilot
- Amazon - Echo Speaker Alexa
- Apple - Personalizovaný Hey Siri
- TCS - strojový model první dodávky s robotikou
- Facebook - Chatbot Army atd.
Práce se strojovým učením
Strojové učení umožňuje počítačům replikovat se a přizpůsobovat se chování člověka. Po použití strojového učení se každá konverzace a každá vykonaná akce promění v něco, co se systém může snadno naučit a využít díky know-how pro časový rámec. Rozumíte tomu a proměňte se v lepší.
Strojové učení má tři kategorie a já vám ukážu, jak všechny fungují, s příklady.
Zpočátku existuje
-
Dohled nad strojovým učením
kde systém těží z předchozích statistik pro předpovídání budoucích výsledků.
Jak se to projevuje?
Přemýšlejte o systému Gmail pro rozpoznávání spamu. Nyní bude brát v úvahu sbírku e-mailů (obrovské množství, stejně jako miliony), které byly nedávno roztříděny kvůli spamu nebo ne spamu. Z této úrovně, s možností zjistit, jaké funkce e-mail, který je spam nebo není spam zobrazit. Jakmile se o tom dozvíte, je možné klasifikovat počátek e-mailů jako spam nebo jinak.
-
Strojové učení bez dozoru
Neučené učení jednoduše pracuje se vstupními daty. Je to v podstatě ideální pro příchozí data, která umožní, aby byla srozumitelnější a organizovanější. Studuje především vstupní data, aby zjistila chování nebo společné rysy nebo nedostatky vašich vyhlídek. Možná uvažujete o tom, jak Amazon nebo jakýkoli jiný typ online obchodů může doporučit mnoho, které si můžete koupit?
Je to opravdu kvůli strojovému učení bez dozoru. Webové stránky, jako jsou tyto, berou v úvahu předchozí akvizice a jsou schopny doporučit další činnosti, o kterých byste také mohli přemýšlet.
-
Posílení učení
Posílení učení umožňuje systémům porozumět v závislosti na předchozích výhodách pro jeho činnosti. Kdykoli systém vyžaduje řešení, může být penalizován nebo vyznamenán za to činnosti. Pro každou akci by měla být získána dobrá zpětná vazba, což se zjistí, pokud to fungovalo nesprávně nebo nápravně. Tento druh strojového učení se obvykle čistě zaměřuje na zvýšení účinnosti funkce.
Výhody strojového učení
Existuje mnoho výhod strojového učení v různých oborech, některé oblasti a jejich výhody jsou uvedeny níže.
1. Kybernetická bezpečnost -
Protože podniky bojují s nepřetržitými kybernetickými útoky a složitými přetrvávajícími hrozbami, jsou nyní pro řešení problémů s kybernetickou špionáží nutné větší angažovaní zaměstnanci. Pro úspěšnou detekci porušení musí nástroje příští generace vyhodnotit množství dat ve velkém objemu, s velkou rychlostí, aby zjistily pravděpodobná porušení. Díky strojovému učení mohou kvalifikovaní síťoví experti snadno zbavit většinu těžkých pohybů, které jim pomohou odlišit hrozbu, kterou stojí za to sledovat od skutečné činnosti, která nevyžaduje žádnou další analýzu.
2. Firmy -
- Správné předpovědi prodeje: Existuje mnoho způsobů, jak mohou ML pomoci procesu předpovědí prodeje. Různé funkce poskytované společností ML ohledně prognóz prodeje jsou:
i) Rychlá predikce a zpracování výzkumu
ii) Využití dat z neurčitých zdrojů
iii) Pomáhá s vyjádřením starých statistik chování klientů
- Usnadňuje lékařské předpovědi a diagnostiku (pro společnosti v lékařství): ML poskytuje vynikající hodnotu ve zdravotnictví, protože pomáhá při určování vysoce rizikových pacientů, kromě diagnostikování a radí nejúčinnějším lékům.
- Bezpečnost e-mailů na pracovišti: ML umožňuje systémům nevyžádané pošty produkovat nejnovější protokoly používající mozkové neuronové sítě a eliminovat tak nepotřebné e-maily.
3. Učení a umělá inteligence pro řízení dodavatelského řetězce:
- Rychlejší doprava s vyšším výkonem a dodávka: Trh autonomního vozidla zůstává ve vznikajících fázích. I tak prostě proto, že začíná zrát, existuje určitě obrovská možnost zkrácení dodacích lhůt. Řidiči nákladních automobilů mohou snadno přistát na ulici a získat tak malou dobu v určitém časovém rámci. Autonomní vozidla poháněná umělou inteligencí a strojovým učením nepotřebují často období řízení.
- Inventory Administration - Zásadní využití výhod AI obvykle vylepšuje počítačové perspektivy systémů a strojů ERP (Enterprise Resource Planning). Počítačovou perspektivu lze popsat jako oblast informatiky, která ve skutečnosti pracuje na tom, aby umožnila počítačovým systémům vyhledávat, určovat a zpracovávat obrazy.
Kvůli strojovému učení a hlubokému učení se rozlišování obrazů stalo postupně proveditelnějším. Významné počítačové systémy jsou nyní schopny identifikovat a třídit položky v obrazech, které mají vysokou úroveň spolehlivosti - v některých případech možná překonávají lidi.
S ohledem na správu dodavatelského řetězce může počítačový pohled snadno umožnit lepší správu zásob. Soustřeďte se na, jako je zkušební systém, když robot předem nabitý kamerou sledoval inventář v obchodech. (Pro fakta o různých trendech a zásadních problémech v moderním řízení dodavatelského řetězce).
Požadované dovednosti strojového učení
Příkaz v programovacím jazyce, abyste se naučili dovednosti strojového učení jako R, Python a TenserFlow.js. R je programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem a šetrný k životnímu prostředí. Podporuje strojové učení, podporuje různé druhy výpočtů o statistikách a další. Má mnoho dostupných balíčků pro řešení problému strojového učení a všech dalších věcí.
R je velmi populární.
Mnoho komerčních strojových učení nabízí podporu R. Ale není to jediná volba:
Krajta
Python je navíc stále populárnější díky technologii open source pro provádění strojového učení. Existuje také řada knihoven a balíčků pro python. Takže R již není sám jako jediný otevřený zdrojový jazyk.
TenserFlow.js
TensorFlow.js je open-source hardwarem urychlená knihovna JavaScript určená pro školení a implementaci modelů strojového učení.
-
Rozvíjejte ML ve webovém prohlížeči
Využijte všestranná a uživatelsky přívětivá rozhraní API k vývoji modelů od začátku pomocí kolekce lineárních algebry JavaScript na nízké úrovni a rozhraní API na vysoké úrovni.
-
Správa existujících modelů
Pracujte s převodem modelu TensorFlow.js a proveďte již existující modely TensorFlow nejvhodnější pro webový prohlížeč.
-
Studujte stávající modely
Přepracovejte již existující modely ML pracující s daty senzorů připojenými k webovému prohlížeči nebo s různými statistikami na straně klienta.
Proč bychom měli používat strojové učení?
Strojové učení je vyžadováno pro úkoly, které mohou být pro člověka příliš složité na přímé kódování. Několik úkolů je neuvěřitelně komplikovaných, že pro člověka může být nevhodné, ne-li obtížné, provádět všechny technické úkony a tím jim výslovně kódovat. Proto spíše nabízíme velké množství dat do algoritmu strojového učení a pak necháme algoritmus, aby to vyřešil objevením těchto dat a hledáním modelu, který by měl dosáhnout skutečných počítačových programátorů, je stanovil, aby je dosáhl.
Rozsah strojového učení
Strojové učení je nyní jedním z nejpopulárnějších témat v oblasti informatiky. Technologie stejně jako digitální, velká data, umělá inteligence, automatizace a strojové učení postupně utvářejí budoucnost práce a pracovních míst. Je to vlastně konkrétní seznam metod, které umožňují strojům porozumět z dat a pomáhají vytvářet prognózy. Pokud předsudky nedávného a současného podněcují předpovědi budoucnosti, je vysoké ve snaze očekávat, že AI bude fungovat nezávisle na lidských vadách.
-
Společné učení:
Společné učení je o využití různých výpočetních entit, takže spolupracují, aby dokázali vytvořit lepší výsledky učení, než by mohli sami dosáhnout. Dobrým příkladem by mohla být implementace uzlů síťového systému senzorů IoT nebo přesně to, co se nazývá analytika hran. Při používání internetu věcí bude nejspíše mnoho různých entit užitečné naučit se spolupracovat několika způsoby.
-
Kvantový výpočetní proces:
Úkoly strojového učení vyžadují komplikace, včetně manipulace a klasifikace mnoha vektorů ve vysokorozměrných oblastech. Tradiční algoritmy, které v současné době používáme pro řešení mnoha těchto komplikací, nějakou dobu trvají. Kvantové počítače budou pravděpodobně schopny manipulovat s vysokorozměrnými vektory v obrovských oblastech tenzorových položek. Nejpravděpodobnější bude, že vývoj jak pod dohledem, tak bez dozoru kvantových strojových algoritmů učení výrazně zvýší počet vektorů a jejich rozměry výrazně rychleji než tradiční algoritmy. To má sklon způsobovat výrazně zvýšenou rychlost, při které budou algoritmy strojového učení určitě fungovat.
Kdo je tím pravým publikem pro učení technologií strojového učení?
- Obchodní vedoucí - chtějí řešení obchodního problému. Dobrá řešení mají skutečnou obchodní hodnotu. Dobré organizace dělají věci rychleji, lépe a levněji, a tak vedoucí podniků tyto řešení skutečně chtějí. To je dobrá věc, protože obchodní vedoucí má také peníze, aby za tato řešení zaplatil.
- Vývojáři softwaru - Chtějí vytvořit lepší aplikaci. Pokud máte vývojáře softwaru, strojové učení vám pomůže vytvářet chytřejší aplikace, i když nejste tím, kdo modely vytváří; stačí použít modely.
- Data Scientists - Chtějí výkonné a snadno použitelné nástroje. První otázkou je připomenout, co je to vědec údajů?
Někdo, kdo ví o:
- Statistika
- Software pro učení strojů
- Nějaká problémová doména (ideálně)
Problémová doména - preventivní údržba robotů a podvody s transakcemi kreditními kartami atd.
O Data Scientistovi je třeba vědět několik klíčových věcí
- Dobří jsou vzácní
- Dobré jsou drahé
Můžete vyřešit důležitý obchodní problém se strojovým učením, můžete ušetřit spoustu peněz, tam je skutečná obchodní hodnota, a tak dobrý datový vědec, který zná všechny tři z těchto věcí, jako je statistika, strojové učení software a problémová doména, může mít obrovský hodnota.
Jak vám tato technologie pomůže v kariérním růstu?
Některé body jsou důležité pro strojové učení v kariérním růstu, jak je uvedeno níže.
-
Převést organizační komplikace do matematického pohledu:
Strojové učení je pole téměř vytvořené pro logické myšlenky. Jako profese to spojuje technologii, matematiku a hodnocení podniku jako jeden úkol. Musíte být schopni se hodně soustředit na technologii a získat tuto intelektuální pozornost, měli byste však také získat tuto viditelnost vůči obchodním komplikacím a také uvést problém společnosti směrem k obtížím matematického strojového učení a do konce poskytnout výhodu.
-
V podstatě obsahují pozadí v analýze dat:
Analytici dat jsou v ideální pozici pro přechod na profesi strojového učení jako svou další fázi. V této části může být nezbytným prvkem analytické myšlení, které naznačuje, že jde o způsob, jak zvážit příčiny, účinky a sebekázeň, kde se podíváte do dat, vykopáváte do nich, určete, co může provádět, konkrétně ne ve skutečnosti, existuje outlier Navíc, vypadá to, že je schopen diskutovat o informacích významným způsobem, produkovat dobrou vizualizaci, syntetizovat informace tak, aby jim mohli rozumět obchodní partneři, je docela zásadní.
-
Naučte se Python a jak pracovat s knihovnami strojového učení:
Pokud jde o programovací jazyky, získáme znalosti o Pythonu. Poté přejděte do knihoven strojového učení: „Scikit-learn a Tensor Flow jsou v oboru velmi slavné.“
Závěr - Co je to strojové učení
Procesy strojového učení používané v organizovaných hodnoceních komplikovaných oblastí analýzy včetně zlepšování kvality mohou pomoci při procesu screeningu titulů a subjektivních sčítání. Metody strojového učení jsou předmětem zvláštního zájmu s ohledem na neustálé zvyšování výsledků vyhledávání a dostupnost celkového důkazu je specifickou překážkou v pokroku v oblasti kvality analytického pole. Zdokonalená smlouva o recenzentovi se zdála spojena s lepší predikční účinností.
Doporučené články
Toto byl průvodce programem What is Machine Learning. Zde jsme diskutovali o fungování a výhodách strojového učení a předních společností, které tuto technologii implementují. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Co je Python
- Použití strojového učení
- Strojové učení vs. umělá inteligence
- Co je hluboké učení
- Hyperparametrické strojové učení