Masjienleer - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
Masjienleer is 'n praktyk van data-analise wat analitiese modelbou meganiseer. 'N Leermasjien wat gereeld leer om sy aksies reg te hou en insigte vars te hou, is 'n ware masjienleerstelsel. Die data word in die leermasjien gevoer met elke aksie en nie-aksie-invoer, en dan word die taak outomaties sonder om voortdurend menslike of handmatige inmenging te verg. Met masjienleer kan rekenaars verborge insigte vind deur algoritmes te gebruik wat herhaaldelik verkry word uit data wat aan hulle verskaf word, sonder om eksplisiet geprogrammeer te wees waarheen hulle moet soek. Masjienleer kan nuwe strategieë en produktiwiteite in verskillende stelsels bekendstel, insluitend IT, gesondheidsorg, logistiek, energie en selfs onderwys. Ongekende vlakke van doeltreffendheid sal in die sakestelsels deur die selfleer-algo's bereik word, en op 'n persoonlike vlak sal die slim toestelle ons eintlik na alles rig en help om ons lewens te vergemaklik. Masjienleer is 'n wetenskap wat glad nie nuut is nie, maar nou nuwe momentum kry.
Ontwikkelaars vir masjienleer
'N Uitdaging wat om die draai draai, is of hierdie masjiene werklik die ongestruktureerde en gestruktureerde data kan hanteer en die beskikbaarheid van kwaliteitsalgoritmes. En as dit wel gebeur, sal die resultate ondenkbaar wees. Ons kan net voorspel die vlak van veranderinge wat sou plaasvind, die ware transformasie sou opmerklik wees. Maar dit alles vra beslis baie tyd om plaas te vind.
Masjienleer vandag is glad nie soos in die verlede nie, danksy die nuwe rekenaartegnologieë. Aangesien modelle aan nuwe data blootgestel word, is die iteratiewe aspek van masjienleer baie belangrik, aangesien hulle in staat is om onafhanklik aan te pas. Dit lewer herhaalbare, betroubare resultate en besluite deur te leer uit vorige berekeninge wat aan hulle verskaf is. Masjienleer is gebore uit die idee dat rekenaars die vermoë het om te leer sonder om daadwerklik geprogrammeer te wees vir enige spesifieke taak om te werk, dit is patroonherkenning en navorsers bedink maniere om te sien of rekenaars deur kunsmatige intelligensie uit data kan leer. Mense het net soos Bayesiese ontleding en data-ontginning belangstelling in masjienleer herleef vir enkele faktore soos bekostigbare datastoor, kragtiger en goedkoper rekenaarverwerking en groeiende variëteite en hoeveelhede beskikbare data. Al hierdie dinge het dit moontlik gemaak om outomaties en vinnig modelle te bou wat meer ingewikkelde en groter data kan analiseer en indien nodig akkurater en vinniger resultate op groot skaal kan lewer. Deur presiese modelle te skep, het die besighede en organisasies 'n goeie kans om winsgewende en suksesvolle geleenthede te herken en risiko's te minimaliseer en sodoende masjienleer 'n belangrike element in kernbedrywe te maak.
Masjienleer vergemaklik kognitiewe stelsels om op 'n persoonlike en natuurlike manier met ons in gesprek te tree, te redeneer en te leer. Dink aan aandele, Netflix-filmaanbevelings, internetadvertensies wat op grond van ons blaai-gewoontes verskyn - dit is alles voorbeelde van hoe masjienleer ons help om die wêreld op 'n kragtige en kreatiewe manier te verken. Vroeër was die keerpunt in die geskiedenis van die mensdom die industriële rewolusie wat bedrywe in staat gestel het om meer werk te skep deur produktiewer te wees en sodoende die algehele lewenstandaard te verhoog. Vandag is masjienleer nog so 'n rewolusie wat die wêreld gaan beleef. Ons is op die punt om outomatisering en kunsmatige intelligensie te wees, en as dinge goed gedoen word, sal masjienleer maatskappye help om hul besigheid te laat groei en onmiddellik insigte te ontwikkel. Net soos in die Industriële Revolusie, is die sleutelkomponent van masjienleer samewerking - ons sal 'n slimmer werkerskorps benodig wat saam werk vir 'n suksesvolle proses wat net die regte produksie lewer. Die personeellede wat hier gepraat word, sou data-ingenieurs, IT-argitekte, sakegebruikers, datawetenskaplikes, data-ontginningskundiges, stelselbestuurders, bestuurders, ontwikkelaars, ens.
Ons is deeglik bewus van die masjienleertoepassings wat vandag in ons lewens gebruik word. Vir 'n lang tyd bestaan ​​die algoritmes van masjienleer, maar wat onlangs ontwikkel is, is die vermoë om outomaties ingewikkelde wiskundige berekeninge vinnig en oor en weer op groot data toe te pas. Een van die voorbeelde waarvan ons reeds vertroud is, is die selfbestuurde Google-motor, wat sterk onderlê is en gebaseer is op masjienleer. Dit het al die kenmerke van 'n moderne motor, gekombineer soos adaptiewe cruise control, parkeer- en navigatorassistente, spraakherkenning en baanassistent wat dit naby 'n volledig onafhanklike voertuig maak. Aanbiedings aanlyn aanbevelings soos die van Netflix en Amazon, opsporing van bedrog en die kombinasie van masjienleer met die skepping van taalkundige reëls om te weet wat klante oor jou op Twitter sê, Nanotronics, wat optiese mikroskope outomatiseer vir verbeterde inspeksies; Rethink Robotics gebruik dit om hul produksie te verbeter versnel en oefen hul robotarms, verhoog die akkuraatheid van die klantsegmentasie, voorspel die lewenswaarde van 'n klant, optimaliseer die gebruiker se in-app-ervaring, ontdek die inkopiepatrone van die kliënt, evalueer gesondheidsrisiko's, verbeter die versorging van die klant en diagnoseer siektes meer akkuraat, is alledaagse illustrasies leer.
'N Goeie masjienleerstelsel word geskep deur basiese en gevorderde algoritmes, skaalbaarheid, data-voorbereidingsvermoë, ensemble-modellering en outomatisering en iteratiewe prosesse. Masjienleer is onlangs baie nuus vanweë die vordering met 'diep leer' wat die baie gewilde AlphaGo-nederlaag van die Go-grootmeester Lee Sedol en ander nuwe indrukwekkende produkte rondom masjienvertaling en beeldherkenning insluit. Masjienleer verbruik groot hoeveelhede data, is meer vergewensgesind om veranderende datapunte of -parameters en ondersteun groter kompleksiteit en wisselvalligheid. Die gegenereerde uitset met hierdie prosesse kan naatloos toegepas word op verskillende platforms, soos ontledingstelsels, wolkrekenaars, randnetwerke en ingeboude stelsels. 'N Stappie van 'n era waarin insigte hoofsaaklik tegnologiese platform gedrewe is na 'n kognitiewe era, wat sakegedrewe insigte moontlik maak. Masjienleer, IoT en AI is soortgelyk aan mekaar gekoppel. IoT vul kunsmatige intelligensie pragtig aan as dit in real-time rekenaars kom. Die mensdom sal binnekort heeltemal vervang word met loopmasjiene wat baie intelligenter as ons sou wees. Die masjiene het reeds vir verskillende doeleindes in die ondernemings begin vleg, en in die komende tyd sou ons sien dat 'n golf van meganistiese transformasie ook ons ​​daaglikse lewens transformeer. Hierdie menslike dinamos sal ons lewenswyses verander deur persepsie te bou uit data wat hulle ontvang en metodes wat mense nooit kon nie. Dit sou beteken dat die masjiene die menslike krag in feitlik alles sal oortref, wat prosesverandering, kostebesparings en groter en dapper vlakke van outomatisering tot gevolg het. Beeld- en stemherkenningstelsels sal individue op verskillende kanale herken en volgens 'n opname sal die vinnigste groeiende ondernemings meer slim masjiene hê as die werknemers.
Model van ML -ontwikkelaars
Daar is hoofsaaklik drie verskillende tipes masjienleer wat onder toesig, sonder toesig en versterking geleer word. Dit word gekies na gelang van die taak en die eenvoud van die proses. In leer onder toesig kry die leeralgoritme reeds die antwoord terwyl die data wat die korrekte uitkoms vir elke datapunt is, uitdruklik gemerk word tydens die opleiding van die model. Dit is van voorneme om die verhouding te vind eerder as om die antwoord te vind, sodat dit die datapunte korrek kan voorspel of klassifiseer wanneer die nie -toegewysde datapunte begin word. Ekn Leer sonder toesig, die leeralgoritme word tydens opleiding nie die antwoord gegee nie en die waarde lê in die opsporing van korrelasies en patrone. Dit het ten doel om betekenisvolle verhoudings tussen die datapunte te vind. Die laaste tipe is die Versterkingsleer, wat 'n mengsel is tussen leer onder toesig en sonder toesig. Dit vereis 'n skakel met die omgewing en word gebruik om ingewikkelder probleme op te los as die vorige twee. Min bekende voorbeelde is backgammon, poker en Go, dit is die logiese speletjies en data word deur die omgewing verskaf om die agent te laat reageer en self te leer.