Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Programm für künstliche Intelligenz (KI), das Systemen das Potenzial bietet, Erfahrungen automatisch zu entdecken und zu verbessern, ohne dass dies ausdrücklich vorgesehen ist. Das maschinelle Lernen konzentriert sich auf den Fortschritt von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese bereitstellen können.

Der Prozess des Verstehens der Konzepte von beginnt mit den Beobachtungen oder Daten, zum Beispiel direkten Erfahrungen oder Anweisungen, um in der Lage zu sein, nach Verhalten durch Daten und effektiveren Möglichkeiten in der Zukunft zu suchen, je nachdem, welche Beispiele wir geben. Das Hauptziel besteht normalerweise darin, den Computern das automatische Lernen ohne menschliche Beteiligung oder Unterstützung zu ermöglichen und die Aktivitäten entsprechend zu ändern.

Maschinelles Lernen Definition

Einfach gesagt: Findet Muster in Daten und verwendet diese Muster, um die Zukunft vorherzusagen

Maschinelles Lernen ermöglicht es uns, Muster in vorhandenen Daten zu entdecken und anschließend ein Modell zu erstellen, das diese Muster in innovativen Daten identifiziert
Maschinelles Lernen hat sich etabliert

  • Große Anbieter glauben, dass es in diesem Markt viel Geld gibt. Maschinelles Lernen wird Ihr Geschäft oft unterstützen

Was bedeutet es zu lernen?

Lernprozess:

  • Muster erkennen
  • Erkennen Sie diese Muster, wenn Sie sie wieder sehen

Warum ist maschinelles Lernen derzeit so beliebt?

  • Viele Daten
  • Viel Computerleistung
  • Effektiver Algorithmus für maschinelles Lernen

All diese Faktoren sind sogar noch zugänglicher als je zuvor.

Wie macht maschinelles Lernen das Arbeiten so einfach?

Maschinelles Lernen wird uns helfen, ein glücklicheres, gesünderes und noch produktiveres Leben zu führen. Wann immer wir verstehen, wie man die Kraft leitet.

Einige behaupten, dass KI normalerweise die "kommerzielle Revolution" einleitet. Während die vorherige industrielle Revolution die physische und mechanische Stärke kontrollierte, wird die neue Revolution die intellektuellen und kognitiven Fähigkeiten kontrollieren. Schließlich wird ein Computer nicht die Handarbeit ersetzen, sondern auch die geistige Arbeit. Doch wie genau geht es mit diesem Manifest? Und ist es das aktuell vorkommende?

Hier sind einige künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wird Ihren Alltag beeinflussen.

Selbstfahrende Autos und automatisierter Transport

Bist du in letzter Zeit schon einmal in einem Flugzeug geflogen? Wenn Sie in diesem Fall über eine ziemlich erfahrene Transportautomatisierung verfügen. Diese fortschrittlichen kommerziellen Flugzeuge verwenden FMS (Flight Management System), eine Kombination aus GPS, Bewegungssensoren und Computersystemen, um ihre Position während des Fluges zu bestimmen. Daher benötigt der durchschnittliche Boeing 777-Pilot im Grunde genommen sieben Minuten, um das Flugzeug manuell zu fliegen, und einige dieser Minuten werden während des Starts und der Landung aufgewendet.

Der Sprung in selbstfahrende Autos ist viel herausfordernder. Es gibt viel mehr Autos auf den Straßen, Hürden, die es zu vermeiden gilt, und damit Einschränkungen, die bei Verkehrsmustern und -protokollen zu berücksichtigen sind. Selbstfahrende Autos sind jedoch Realität. Laut einer Studie von 55 Google-Fahrzeugen, die mehr als 1, 3 Millionen Meilen vollständig zurückgelegt haben, haben diese KI-Autos sogar mehr als Autos mit menschlichem Antrieb in absoluter Sicherheit.

Die Navigationsabfrage wurde vor langer Zeit behoben. Google Maps bezieht derzeit Standortdaten vom Smartphone. Durch einfaches Auswerten der Position des Gadgets von einem Zeitpunkt zu einem anderen kann ermittelt werden, wie schnell sich das Gerät bewegt. Einfach ausgedrückt, es könnte herausfinden, wie langsam der Verkehr in Echtzeit ist. Es kann diese Daten mit Ereignissen durch Benutzer kombinieren, um zu jedem Zeitpunkt ein Bild des Verkehrs zu entwickeln. Karten können die schnellste Route für Sie vorschlagen, abhängig von Staus, Bauarbeiten oder Unfällen zwischen Ihnen und dem Ziel.

Auch einige Beispiele für ML und AI, um unser Leben so einfach wie möglich zu gestalten

  • Google-Suche
  • Intelligentes Spielen
  • Aktienprognosen
  • Robotik

Top-Unternehmen für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen wird zu einem wichtigen Bestandteil unseres Alltags. Es wird wirklich in Finanzverfahren, medizinischen Untersuchungen, in der Logistik, in der Entsendung und in einer Vielzahl von verschiedenen aufstrebenden Branchen eingesetzt.

  1. Google - Neuronale Netze und Maschinen
  2. Tesla - Autopilot
  3. Amazon - Echo Lautsprecher Alexa
  4. Apple - personalisiert Hey Siri
  5. TCS - Machine First Delivery Model mit Robotik
  6. Facebook - Chatbot Armee usw.

Arbeiten mit maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen ermöglicht Computern das Replizieren und Anpassen an menschliches Verhalten. Nach der Anwendung des maschinellen Lernens wird jede Konversation und jede durchgeführte Aktion zu etwas, das das System aufgrund des zeitlichen Know-hows leicht erlernen und nutzen kann.
Maschinelles Lernen besteht aus drei Kategorien, und ich werde Ihnen anhand der Beispiele zeigen, wie sie alle funktionieren.
Anfangs gibt es

  • Betreutes maschinelles Lernen

Wo das System von früheren Statistiken profitiert, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Wie manifestiert sich das?

Denken Sie an das Spam-Erkennungssystem von Google Mail. Dort wird nun eine Sammlung von E-Mails (eine große Anzahl, genau wie Millionen) berücksichtigt, die kürzlich aufgrund von Spam oder Nicht-Spam kategorisiert wurden. Ab dieser Ebene können Sie erkennen, welche Funktionen eine E-Mail enthält, die Spam ist oder nicht. Sobald Sie dies erfahren haben, können Sie auftretende E-Mails als Spam oder auf andere Weise klassifizieren.

  • Unüberwachtes maschinelles Lernen

Unbeaufsichtigtes Lernen funktioniert einfach mit den Eingabedaten. Es ist im Wesentlichen ideal, damit die eingehenden Daten verständlicher und organisierter werden. Hauptsächlich werden die Eingabedaten untersucht, um Verhaltensweisen oder Gemeinsamkeiten oder Mängel Ihrer potenziellen Kunden festzustellen. Möglicherweise überlegt, wie Amazon oder eine andere Art von Online-Shops viele empfehlen kann, die Sie kaufen können?

Dies ist wirklich auf unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen zurückzuführen. Websites wie diese berücksichtigen frühere Akquisitionen und sind in der Lage, andere Aktivitäten zu empfehlen, über die Sie möglicherweise auch nachdenken.

  • Verstärkung lernen

Reinforcement Learning ermöglicht es den Systemen, abhängig von früheren Vorteilen für ihre Aktivitäten zu verstehen. Wann immer ein System eine Lösung benötigt, kann es für seine Aktivitäten bestraft oder geehrt werden. Für jede Aktion sollte es ein gutes Feedback geben, das ermittelt, ob dies eine falsche oder korrigierende Maßnahme war. Diese Art des maschinellen Lernens konzentriert sich normalerweise nur auf die Steigerung der Effektivität der Funktion.

Vorteile des maschinellen Lernens

Es gibt viele Vorteile des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen, einige Bereiche und ihre Vorteile sind unten aufgeführt.

1. Cybersicherheit -

Da Unternehmen vor ständigen Cyberangriffen und komplexen, anhaltenden Bedrohungen kämpfen, sind jetzt mehr engagierte Mitarbeiter erforderlich, um Cyberspionageprobleme zu bewältigen. Um eine erfolgreiche Erkennung von Sicherheitsverletzungen zu erreichen, müssen Tools der nächsten Generation eine Reihe von Daten in großem Umfang und mit hoher Geschwindigkeit auswerten, um mögliche Sicherheitsverletzungen zu ermitteln. Mit maschinellem Lernen können qualifizierte Netzwerkexperten den Großteil des Aufwands mühelos auslagern, um eine Bedrohung, deren Verfolgung sich lohnt, von echten Aktivitäten zu unterscheiden, für die keine zusätzliche Analyse erforderlich ist.

2. Unternehmen -

  • Richtige Verkaufsvorhersagen: Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie ML den Prozess der Verkaufsvorhersagen unterstützen kann. Die verschiedenen von ML bereitgestellten Funktionen für Verkaufsprognosen sind:

i) Schnelle Vorhersage und Verarbeitung von Forschungsergebnissen

ii) Datennutzung aus unbestimmten Quellen

iii) Hilft bei der Darstellung von Statistiken über das Kundenverhalten

  • Erleichtert medizinische Prognosen und Diagnosekategorie (für Unternehmen in der Medizin): ML bietet einen hervorragenden Wert in der Gesundheitsbranche, da es den Prozess der Ermittlung von Hochrisikopatienten unterstützt, Diagnosen erstellt und die wirksamsten Medikamente empfiehlt.
  • Spam-Sicherheit für E-Mails am Arbeitsplatz: Mit ML können Spam-Filtersysteme die neuesten Protokolle erstellen und dabei gehirnähnliche neuronale Netze verwenden, um nicht benötigte E-Mails zu eliminieren.

3. Lernen und KI (Artificial Intelligent) für Supply Chain Management:

  • Schnellerer und leistungsstärkerer Versand und Auslieferung: Der Markt für autonome Fahrzeuge befindet sich noch in den Anfängen. Trotzdem gibt es mit Sicherheit eine enorme Möglichkeit, die Versandzeiten zu verkürzen, nur weil es zu reifen beginnt. Menschliche Lkw-Fahrer können problemlos auf der Straße landen, um eine kurze Zeitspanne in einem bestimmten Zeitrahmen zu erhalten. Autonome Fahrzeuge, die von KI und maschinellem Lernen angetrieben werden, brauchen nicht, dass es oft um die Lenkzeit geht.
  • Bestandsverwaltung - Wesentliche Vorteile von KI sind in der Regel die Verbesserung der Computerfunktionen von ERP-Systemen und -Maschinen (Enterprise Resource Planning). Die Computerperspektive kann als das Gebiet der Informatik beschrieben werden, das tatsächlich daran arbeitet, Computersystemen das Ermitteln, Bestimmen und Verarbeiten von Bildern zu ermöglichen.

Durch maschinelles Lernen und tiefes Lernen wird die Bildunterscheidung zunehmend praktikabler. Bedeutet, dass Computersysteme nun in der Lage sind, Elemente in Bildern mit einem hohen Maß an Zuverlässigkeit zu identifizieren und zu sortieren - in einigen Fällen möglicherweise besser als Menschen.

In Bezug auf die Verwaltung der Lieferkette kann die Computerperspektive auf einfache Weise eine bessere Bestandsverwaltung ermöglichen. Konzentrieren Sie sich darauf, wie Sie ein System testen, wenn ein mit einer Kamera vorinstallierter Roboter den Lagerbestand in Geschäften überwacht. (Für Fakten zu unterschiedlichen Trends und entscheidenden Anliegen im modernen Supply Chain Management).

Erforderliche maschinelle Lernfähigkeiten

Befehl in der Programmiersprache, um maschinelles Lernen wie R, Python und TenserFlow.js zu erlernen. R ist eine Open-Source-Programmiersprache und umweltfreundlich. Es unterstützt maschinelles Lernen, verschiedene Arten des Rechnens mit Statistiken und mehr. Es stehen viele Pakete zur Verfügung, um das Problem des maschinellen Lernens und viele andere Dinge anzugehen.

R ist sehr beliebt.

Viele kommerzielle maschinelle Lernprogramme bieten Unterstützung für R an. Aber es ist nicht die einzige Wahl:

Python

Python erfreut sich aufgrund einer Open-Source-Technologie zur Durchführung von maschinellem Lernen immer größerer Beliebtheit. Es gibt auch eine Reihe von Bibliotheken und Paketen für Python. R ist also nicht mehr allein als einzige Open-Source-Sprache.

TenserFlow.js

TensorFlow.js ist eine hardwarebeschleunigte Open-Source-JavaScript-Bibliothek, die zum Trainieren und Implementieren von Modellen für maschinelles Lernen gedacht ist.

  • Entwickeln Sie ML im Webbrowser

Nutzen Sie die vielseitigen und benutzerfreundlichen APIs, um Modelle von Anfang an mithilfe der linearen Algebra-Sammlung von JavaScript auf niedriger Ebene sowie der Layer-API auf hoher Ebene zu entwickeln.

  • Bestehende Modelle verwalten

Arbeiten Sie mit der Modellkonvertierung von TensorFlow.js zusammen, um bereits vorhandene TensorFlow-Modelle auszuführen, die für den Webbrowser am besten geeignet sind.

  • Bestehende Modelle untersuchen

Trainieren Sie vorhandene ML-Modelle, die mit Sensordaten arbeiten, die an den Webbrowser angehängt sind, oder mit anderen clientseitigen Statistiken.

Warum sollten wir maschinelles Lernen anwenden?

Maschinelles Lernen ist für Aufgaben erforderlich, die für den Menschen zu kompliziert sein können, um direkt zu codieren. Einige Aufgaben sind unglaublich kompliziert, so dass es für den Menschen unangemessen, wenn nicht sogar schwierig sein kann, alle technischen Möglichkeiten auszuüben und ihn so explizit zu programmieren. Aus diesem Grund bieten wir dem maschinellen Lernalgorithmus eine große Anzahl von Daten an und lassen den Algorithmus sie dann ausarbeiten, indem wir diese Daten ermitteln und nach einem Modell suchen, das die tatsächlichen Computerprogrammierer erfüllen sollten.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen gehört mittlerweile zu den beliebtesten Themen in der Informatik. Technologien wie Digital, Big Data, Künstliche Intelligenz, Automatisierung und maschinelles Lernen gestalten zunehmend die Zukunft von Arbeit und Beruf. Ist eigentlich eine bestimmte Liste von Methoden, die es Maschinen ermöglichen, Daten zu verstehen und Prognosen zu erstellen. Wenn die Vorurteile des Jüngsten und Gegenwärtigen die Vorhersagen der Zukunft befeuern, ist es ein Versuch, zu erwarten, dass die KI unabhängig von menschlichen Defekten funktioniert.

  • Kollaboratives Lernen:

Beim kollaborativen Lernen geht es vor allem darum, unterschiedliche Recheneinheiten zu verwenden, damit sie zusammenarbeiten, um bessere Lernergebnisse zu erzielen, als sie möglicherweise selbst erzielt haben. Ein gutes Beispiel hierfür könnte die Implementierung der Knoten eines IoT-Sensornetzwerksystems sein, oder genau das, was als Kantenanalyse bezeichnet wird. Bei der Verwendung in Bezug auf das Internet der Dinge werden wahrscheinlich viele verschiedene Entitäten nützlich sein, um auf verschiedene Arten gemeinsam zu lernen.

  • Quantum Computing-Prozess:

Maschinelles Lernen erfordert Komplikationen, einschließlich des Manipulierens und Klassifizierens vieler Vektoren in hochdimensionalen Bereichen. Die traditionellen Algorithmen, die wir derzeit anwenden, um viele dieser Komplikationen zu beheben, brauchen einige Zeit. Quantencomputer werden wahrscheinlich gut darin sein, hochdimensionale Vektoren in riesigen Tensor-Item-Bereichen zu manipulieren. Höchstwahrscheinlich werden beide Entwicklungen sowohl von überwachten als auch von unbeaufsichtigten Algorithmen für das quantenmaschinelle Lernen die Anzahl der Vektoren und ihre Dimensionen erheblich schneller steigern als herkömmliche Algorithmen. Dies führt dazu, dass die Geschwindigkeit, mit der Algorithmen für maschinelles Lernen sicher funktionieren, erheblich zunimmt.

Wer ist das richtige Publikum für das Erlernen von Technologien für maschinelles Lernen?

  1. Business Leaders - Sie wollen Lösungen für das Geschäftsproblem. Gute Lösungen haben einen echten Geschäftswert. Gute Organisationen erledigen die Dinge schneller, besser und billiger, und Unternehmensleiter wollen diese Lösungen wirklich. Dies ist eine gute Sache, da der Unternehmensleiter auch das Geld hat, um für diese Lösungen zu bezahlen.
  1. Softwareentwickler - Sie möchten eine bessere Anwendung erstellen. Wenn Sie Softwareentwickler haben, können Sie mit maschinellem Lernen intelligentere Apps erstellen, auch wenn Sie nicht derjenige sind, der die Modelle erstellt. Sie können nur die Modelle verwenden.
  1. Data Scientists - Sie möchten leistungsstarke, benutzerfreundliche Tools. Die erste Frage erinnert Sie daran, was ein Data Scientist ist.

Jemand, der weiß über:

  • Statistiken
  • Software für maschinelles Lernen
  • Einige Problemdomäne (idealerweise)

Einige Problembereiche - Vorbeugende Wartung von Robotern und Betrug bei Kreditkartentransaktionen usw.

Es gibt einige wichtige Informationen zu Data Scientist

  • Gute sind rar
  • Gute sind teuer

Sie können ein wichtiges Geschäftsproblem mit maschinellem Lernen lösen, Sie können eine Menge Geld sparen. Da gibt es einen echten Geschäftswert, und ein guter Datenwissenschaftler, der alle drei Dinge wie Statistiken, Software für maschinelles Lernen und Problembereiche kennt, kann einen enormen Nutzen haben Wert.

Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?

Einige Punkte sind wichtig für das maschinelle Lernen beim Karrierewachstum, siehe unten.

  • Organisationskomplikationen in eine mathematische Sichtweise umwandeln:

    Maschinelles Lernen ist ein Feld, das fast für logische Gedanken geschaffen wurde. Als Beruf vereint dies Technologie, Mathematik und Unternehmensbewertung zu einer Aufgabe. Sie müssen in der Lage sein, sich auf die Technologie zu konzentrieren und diese intellektuelle Aufmerksamkeit zu erhalten. Sie sollten jedoch auch diese Sichtbarkeit für geschäftliche Komplikationen erlangen und ein Unternehmensproblem in Bezug auf Schwierigkeiten beim mathematischen maschinellen Lernen benennen und am Ende einen Nutzen daraus ziehen.

  • Grundsätzlich sollten Sie über einen Hintergrund in der Datenanalyse verfügen:

    Datenanalysten befinden sich in der idealen Position, um als nächste Phase in den Beruf des maschinellen Lernens zu wechseln. In diesem Teil kann ein wesentliches Element eine analytische Denkweise sein, die anzeigt, dass es eine Art Methode ist, um Ursachen, Auswirkungen und Selbstdisziplin zu berücksichtigen, bei der Sie in die Daten schauen, sie untersuchen und bestimmen, was sie leisten, insbesondere nicht wirklich funktionieren können es gibt einen Ausreißer Außerdem scheint es sehr wichtig zu sein, Informationen auf signifikante Weise zu diskutieren, eine gute Visualisierung zu erstellen und Informationen zu synthetisieren, damit sie von Geschäftspartnern verstanden werden können.

  • Lernen Sie Python sowie das Arbeiten mit maschinellen Lernbibliotheken:

    Was die Programmiersprachen angeht, sollten Sie sich mit Python vertraut machen. Steigen Sie danach in die Bibliotheken für maschinelles Lernen ein: „Scikit-learn und Tensor Flow sind auf diesem Gebiet sehr berühmt.“

Fazit - Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelle Lernprozesse, die bei der organisierten Bewertung komplizierter Analysebereiche einschließlich Qualitätsverbesserungen verwendet werden, können bei der Überprüfung von Titeln und subjektiven Zusätzen hilfreich sein. Methoden des maschinellen Lernens sind von besonderem Interesse, da die Suchergebnisse kontinuierlich verbessert werden und die Erreichbarkeit der gesamten Evidenz ein spezifisches Hindernis für den Qualitätsfortschritt des Analysefelds darstellt. Ein verbesserter Gutachtervertrag schien mit einer besseren Vorhersageeffizienz verbunden zu sein.

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Große Daten