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Eine der Fragen, die Sie einem Anbieter stellen, der Ihnen eine bestimmte Lern Lösung anbietet, ist, warum er sich dafür entschieden hat, Ihnen dasselbe Modell anzubieten, mit möglicherweise zusätzlichen Fragen, warum andere Modelle es waren. verworfen.
Im Idealfall sollten Sie eine detaillierte Erläuterung der verschiedenen Versuche erhalten, ein Modell zu erstellen, das den Anforderungen des Projekts entspricht, sowie eine Beschreibung, die aus fehlgeschlagenen, ungenauen und übergroßen Tests besteht. Bis zum Nachwort, wo Sie endlich das perfekte Modell für Ihre Bedürfnisse gefunden haben.
Ähnliches kann in einem Bericht gelesen werden, den ein Ingenieurstudent schrieb, um seine Versuche zu dokumentieren, einem Gewebe Klassifikator zu erstellen, der auf Faltungs-Neuronalen Netzen basiert. Der Klassifikator musste durch Analyse eines Bildes erkennen, ob der Stoff gestrickt oder gewebt worden war. Beginnend mit Tensor Flow und Keras durchlief der Student von der Auswahl des Datensatzes bis zur Herstellung des funktionierenden neuronalen Netzwerks offensichtlich mehrere Beleuchtung Ausbrüche.
Maschinelles Lernen ist eine Datenanalyse Technik, mit der Computer lernen, eine natürliche Aktivität für Mensch und Tier auszuführen: Lernen aus Erfahrung. Die Lernmaschine verwendet Berechnungsmethoden, um Informationen direkt aus Daten zu « lernen », ohne sich auf eine vorbestimmte Gleichung als Modell zu stützen. Sie können ihre Leistung adaptiv verbessern, wenn die Anzahl der für das Training verfügbaren Proben zunimmt.
Mit dem Aufkommen von Big Data ist maschinelles Lernen zu einer Schlüsseltechnik zur Lösung von Problemen in verschiedenen Bereichen geworden, darunter:
Computer Finanzierung: zur Kreditrisikobewertung und zum algorithmischen Handel.
Bildverarbeitung und künstliches Sehen: zur Gesichtserkennung, Bewegungserkennung und Objektidentifikation
Computer Biologie: für Krebsdiagnose, pharmazeutische Forschung und DNA-Sequenzierung
Energieerzeugung: für Preis- und Lastprognosen
Automobil, Luft- und Raumfahrt und Fertigung: für vorausschauende Wartung
Verarbeitung natürlicher Sprache: für Spracherkennung Anwendungen
In dieser Übersicht von Loren Shure erfahren Sie mehr über die drei Arten des maschinellen Lernens (Clustering, Klassifizierung und Regression).
Was ist maschinelles Lernen?
In dieser Übersicht von Loren Shure erfahren Sie mehr über die drei Arten des maschinellen Lernens (Clustering, Klassifizierung und Regression).
Warum ist maschinelles Lernen auch in einem Umzugsunternehmen wichtig?
Mehr Daten, mehr Fragen, bessere Antworten
Algorithmen für maschinelles Lernen identifizieren natürliche Muster in Daten, aus denen Informationen extrahiert und bessere Vorhersagen getroffen werden können. Sie werden täglich verwendet, um wichtige Entscheidungen über medizinische Diagnose, Börse, Energiebelastung Prognose usw. zu treffen. Beispielsweise verlassen sich Multimedia-Websites auf maschinelles Lernen, um Millionen von Optionen zu überprüfen und Benutzern Ratschläge zu Liedern oder Filmen zu geben. Sie müssen nicht hellsichtig sein, um es zu wissen! Einzelhändler verwenden diesen Ansatz, um das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren.
Wann muss ich maschinelles Lernen anwenden?
Maschinelles Lernen wird für komplexe Aufgaben oder Probleme empfohlen, die eine große Datenmenge und viele Variablen umfassen, und wenn Sie keine Formeln oder Gleichungen haben