Che cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è un programma di intelligenza artificiale (AI) che offre ai sistemi il potenziale per scoprire e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere esplicitamente progettato. L'apprendimento automatico si concentra sulla progressione dei programmi per computer che possono accedere ai dati e distribuirli apprendere da soli.
Il processo di comprensione dei concetti di inizia con le osservazioni o i dati, ad esempio l'esperienza diretta o l'istruzione, per essere in grado di cercare comportamenti attraverso i dati e possibilità più efficaci in futuro a seconda degli esempi che forniamo. L'obiettivo principale è di solito consentire ai computer di apprendere automaticamente senza alcun coinvolgimento o assistenza umana e modificare le attività di conseguenza.
Definizione di machine learning
Dice semplicemente Trova modello nei dati e usa quel modello per prevedere il futuro
L'apprendimento automatico ci consente di scoprire schemi nei dati esistenti dopo che creano e fanno uso di un modello che identifica tali schemi in dati innovativi
L'apprendimento automatico è diventato mainstream
- I grandi venditori credono che ci siano grandi cifre in questo mercato L'apprendimento automatico spesso supporterà la tua attività
Cosa significa imparare?
Processo di apprendimento:
- Modelli identificativi
- Riconoscendo questi schemi quando li vedi di nuovo
Perché l'apprendimento automatico è così popolare attualmente?
- Un sacco di dati
- Molta potenza del computer
- Algoritmo di apprendimento automatico efficace
Tutti questi fattori sono in realtà ancora più ottenibili che mai.
In che modo l'apprendimento automatico rende il lavoro così semplice?
L'apprendimento automatico ci aiuterà a vivere una vita più felice, più sana e persino più produttiva. Ogni volta che capiamo come incanalare il potere.
Alcuni dichiarano che l'IA sta di solito inaugurando la "rivoluzione commerciale". Mentre la precedente rivoluzione industriale controllava la forza fisica e meccanica, la nuova rivoluzione controllerà le capacità intellettuali e cognitive. Alla fine, un computer non sostituirà il lavoro manuale, ma anche quello intellettuale. Ma come sta andando esattamente questo manifest? Ed è quello che si sta verificando?
Ecco alcune intelligenze artificiali e l'apprendimento automatico avrà un impatto sulla tua vita quotidiana.
Auto a guida autonoma e trasporto automatizzato
Hai mai volato in aereo di recente? Se, in tal caso, hai un'automazione dei trasporti praticamente esperta al lavoro. Questi velivoli commerciali avanzati utilizzano FMS (Flight Management System), una combinazione di GPS, sensori di movimento e sistemi informatici per essere in grado di posizionarsi durante il volo. Pertanto, il pilota medio del Boeing 777 consuma semplicemente sette minuti sostanzialmente facendo volare l'aereo manualmente e molti di quei minuti vengono spesi durante il decollo e anche l'atterraggio.
Il salto nelle auto a guida autonoma è molto più impegnativo. Ci sono molte più macchine per strada, ostacoli da evitare e quindi restrizioni da tenere in considerazione quando si tratta di schemi e protocolli di traffico. Tuttavia, le auto a guida autonoma sono in realtà una realtà. Queste auto alimentate dall'intelligenza artificiale possiedono persino vetture a guida umana superate in totale sicurezza, secondo una ricerca condotta su 55 veicoli di Google che hanno percorso oltre 1, 3 milioni di miglia.
La query di navigazione era stata corretta molto tempo fa. Google Maps sta attualmente acquisendo dati sulla posizione dallo smartphone. Semplicemente valutando la posizione del gadget da un punto nel tempo a un altro, si può capire con quale velocità il dispositivo viaggia. In poche parole, potrebbe capire quanto sia lento il traffico in tempo reale. Può combinare tali dati con occorrenze attraverso gli utenti per sviluppare un'immagine del traffico in qualsiasi momento. Le mappe possono suggerirti il percorso più veloce per te a seconda di ingorghi, lavori di costruzione o incidenti tra te e la destinazione.
Inoltre, alcuni esempi di ML e AI per semplificarci la vita
- Ricerca Google
- Gioco intelligente
- Previsioni Stock
- Robotica
Le migliori aziende di machine learning
L'apprendimento automatico sta diventando una parte importante della nostra vita quotidiana. È davvero utilizzato in procedure finanziarie, esami medici, logistica, invio e una varietà di settori in rapida crescita.
- Google - Reti e macchine neurali
- Tesla - Pilota automatico
- Amazon - Echo Speaker Alexa
- Apple - Hey Siri personalizzato
- TCS - Primo modello di macchina con robotica
- Facebook - Chatbot Army ecc.
Lavorare con l'apprendimento automatico
Machine Learning, consente ai computer di replicarsi e adattarsi a comportamenti umani. Dopo aver applicato l'apprendimento automatico ogni conversazione e ogni azione svolta viene trasformata in qualcosa che il sistema può facilmente apprendere e utilizzare grazie al know-how per il periodo di tempo. Per capire e trasformarsi in meglio.
L'apprendimento automatico ha tre categorie e ti mostrerò come funzionano tutte, con gli esempi.
Inizialmente, c'è
-
Apprendimento automatico supervisionato
dove il sistema beneficia di statistiche precedenti per prevedere risultati futuri.
Quindi come si manifesta?
Pensa al sistema di riconoscimento dello spam di Gmail. Ora lì, prenderà in considerazione una raccolta di e-mail (un numero enorme, proprio come milioni) che sono state recentemente classificate a causa di spam o non spam. Da questo livello, con la possibilità di identificare quali sono le caratteristiche di un messaggio di posta elettronica spam o non spam. Una volta acquisito conoscenza di ciò, con la possibilità di classificare le e-mail di insorgenza come spam o altro.
-
Apprendimento automatico senza supervisione
L'apprendimento non supervisionato funziona semplicemente con i dati di input. È essenzialmente ideale per i dati in arrivo che consentiranno loro di essere più comprensibili e organizzati. Principalmente, studia i dati di input per scoprire comportamenti o aspetti comuni o difetti dei potenziali clienti. Forse considerato come Amazon o qualsiasi altro tipo di negozio online può consigliarne molti da poter acquistare?
Questo è davvero a causa dell'apprendimento automatico senza supervisione. Siti Web come questi considerano le acquisizioni precedenti e sono in grado di consigliare altre attività a cui potresti pensare.
-
Insegnamento rafforzativo
L'apprendimento per rinforzo consente ai sistemi di comprendere in base ai benefici precedenti per le sue attività. Ogni volta che un sistema richiede una risoluzione, può essere penalizzato o onorato in quanto attività. Per ogni azione, dovrebbe ricevere un buon feedback, che questo scopre se ha funzionato un'azione errata o correttiva. Questo tipo di apprendimento automatico di solito si concentra esclusivamente sull'efficacia della funzione.
Vantaggi dell'apprendimento automatico
Ci sono molti vantaggi dell'apprendimento automatico in vari campi, alcuni campi e i loro vantaggi sono elencati di seguito.
1. Sicurezza informatica -
Poiché le aziende lottano contro continui attacchi informatici e complesse minacce persistenti, è ora necessario un personale più impegnato per gestire i problemi di spionaggio informatico. Per ottenere il rilevamento delle violazioni con successo, gli strumenti di prossima generazione devono valutare un numero di dati a grande volume, con grande velocità, per individuare probabili violazioni. Con l'apprendimento automatico, esperti qualificati della rete possono facilmente scaricare la maggior parte dei movimenti pesanti che li aiuteranno a differenziare una minaccia che vale la pena perseguire da una vera attività che non richiede semplicemente ulteriori analisi.
2. Imprese -
- Previsioni di vendita corrette: esistono diversi modi in cui ML può aiutare il processo di previsione di vendita. Le varie funzionalità fornite da ML in merito alle previsioni di vendita sono:
i) Previsione ed elaborazione della ricerca rapida
ii) Utilizzo dei dati da fonti indefinite
iii) Aiuta a esprimere statistiche legacy sul comportamento del cliente
- Facilita le previsioni mediche e la categoria diagnostica (per aziende in medicina): ML offre un valore eccezionale nel settore sanitario poiché aiuta il processo di determinazione dei pazienti ad alto rischio oltre a fare diagnosi e consiglia i farmaci più efficaci.
- E-mail sul posto di lavoro Sicurezza antispam: ML consente ai sistemi di filtro antispam di produrre gli ultimi protocolli che applicano reti neurali cerebrali per eliminare le e-mail non necessarie.
3. Apprendimento e AI (Artificial Intelligent) per la gestione della catena logistica:
- Spedizione e consegna più rapide e ad alto rendimento: il mercato del veicolo autonomo rimane nelle fasi nascenti. Anche così, semplicemente perché inizia a maturare, c'è sicuramente un'enorme possibilità di ridurre i tempi di spedizione. I camionisti umani possono facilmente atterrare sulla strada per ottenere un breve periodo di tempo in un determinato intervallo di tempo. I veicoli autonomi, guidati dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico, non necessitano spesso del periodo di guida.
- Gestione dell'inventario - L'utilizzo essenziale dei vantaggi dell'IA è di solito il miglioramento delle funzionalità di prospettiva computerizzata dei sistemi e delle macchine ERP (Enterprise Resource Planning). La prospettiva informatica può essere descritta come il campo dell'informatica che in realtà lavora per consentire ai sistemi informatici di scoprire, determinare ed elaborare immagini.
Grazie all'apprendimento automatico e all'apprendimento approfondito, la distinzione delle immagini è diventata progressivamente più fattibile, il che significa che i sistemi informatici sono ora in grado di identificare e classificare gli elementi nelle immagini con un elevato livello di affidabilità - in alcuni casi, probabilmente superando gli umani.
Per quanto riguarda l'amministrazione della catena di approvvigionamento, la prospettiva informatica può facilmente consentire una migliore amministrazione dell'inventario. Concentrati, ad esempio, ha testato un sistema quando un robot precaricato con una telecamera ha monitorato l'inventario nei negozi. (Per fatti su tendenze diverse e preoccupazioni cruciali nella moderna gestione della catena di approvvigionamento).
Competenze di apprendimento automatico richieste
Comanda nel linguaggio di programmazione per apprendere le abilità di apprendimento automatico come R, Python e TenserFlow.js. R è un linguaggio di programmazione open source e rispettoso dell'ambiente. Supporta l'apprendimento automatico, supporta vari tipi di elaborazione su statistiche e altro. Ha molti pacchetti disponibili per affrontare il problema di apprendimento automatico e ogni altra cosa.
R è molto popolare.
Molti machine learning commerciali offrono supporto R. Ma non è l'unica scelta:
Pitone
Python è inoltre sempre più popolare, grazie a una tecnologia open source per l'esecuzione dell'apprendimento automatico. Esistono anche numerose librerie e pacchetti per Python. Quindi R non è più solo come unico linguaggio open source.
TenserFlow.js
TensorFlow.js è una libreria JavaScript con accelerazione hardware open source destinata alla formazione e all'implementazione di modelli di machine learning.
-
Sviluppa ML nel browser Web
Utilizza API versatili e di facile utilizzo per sviluppare modelli sin dall'inizio utilizzando la raccolta di algebra lineare JavaScript di basso livello e API di alto livello.
-
Gestisci modelli esistenti
Lavorare con la conversione del modello TensorFlow.js per eseguire i modelli TensorFlow preesistenti più adatti sul browser Web.
-
Studiare modelli esistenti
Ridefinire i modelli ML preesistenti che funzionano con i dati dei sensori collegati al browser Web o con diverse statistiche sul lato client.
Perché dovremmo usare l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è necessario per compiti che possono essere troppo complicati per essere codificati direttamente dall'uomo. Alcuni compiti sono incredibilmente complicati dal fatto che può essere improprio, se non difficile, per gli esseri umani esercitare tutti i tecnicismi e quindi codificarli esplicitamente. Pertanto, piuttosto, offriamo un gran numero di dati all'algoritmo di machine learning e poi lasciamo che l'algoritmo risolva scoprendo quei dati e cercando un modello che dovrebbe realizzare i veri programmatori di computer che si sono prefissati di realizzare.
Ambito di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è ora tra gli argomenti più popolari in Informatica. Tecnologie come il digitale, i big data, l'intelligenza artificiale, l'automazione e l'apprendimento automatico stanno plasmando progressivamente il futuro del lavoro e dei lavori. È in realtà un elenco particolare di metodi che consentono alle macchine di comprendere dai dati e aiutano a fare previsioni. Se i pregiudizi del recente e del presente alimentano le previsioni del futuro, è alto nel tentativo di aspettarsi che l'IA funzioni indipendentemente dai difetti umani.
-
Apprendimento collaborativo:
L'apprendimento collaborativo si basa sull'utilizzo di entità computazionali distinte in modo che collaborino per essere in grado di creare risultati di apprendimento potenziati rispetto a quelli che avrebbero potuto ottenere da soli. Un buon esempio di ciò potrebbe essere l'implementazione dei nodi di un sistema di rete di sensori IoT, o precisamente ciò che è noto come edge analytics. Durante l'utilizzo dell'IoT, molto probabilmente molte entità diverse saranno utili per apprendere in modo collaborativo in diversi modi.
-
Processo di calcolo quantistico:
I lavori di apprendimento automatico richiedono complicazioni, tra cui la manipolazione e la classificazione di molti vettori in aree ad alta dimensione. Gli algoritmi tradizionali che attualmente applichiamo per risolvere molte di queste complicazioni richiedono del tempo. I computer quantistici saranno probabilmente bravi a manipolare vettori ad alta dimensione in enormi aree di oggetti tensore. Molto probabilmente entrambi gli sviluppi di algoritmi di apprendimento automatico quantistico supervisionato e non supervisionato aumenteranno sicuramente notevolmente il numero di vettori e le loro dimensioni in modo significativamente più veloce rispetto agli algoritmi tradizionali. Ciò tende a causare un aumento significativo della velocità con cui gli algoritmi di apprendimento automatico funzioneranno sicuramente.
Chi è il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecnologie di Machine Learning?
- Leader aziendali: vogliono soluzioni al problema aziendale. Le buone soluzioni hanno un reale valore commerciale. Le buone organizzazioni fanno le cose più velocemente, meglio e meno, quindi i leader aziendali vogliono davvero quelle soluzioni. Questa è una buona cosa perché il leader aziendale ha anche i soldi per pagare per quelle soluzioni.
- Sviluppatori di software: vogliono creare un'applicazione migliore. Se hai sviluppatori di software, l'apprendimento automatico può aiutarti a creare app più intelligenti, anche se non sei tu a creare i modelli; puoi semplicemente usare i modelli.
- Scienziati dei dati - Vogliono strumenti potenti e facili da usare. La prima domanda è ricordare alla tua mente cos'è un Data Scientist?
Qualcuno che conosce:
- statistica
- Software di apprendimento automatico
- Qualche dominio problematico (idealmente)
Alcuni domini problematici : manutenzione preventiva dei robot e frode nelle transazioni con carta di credito, ecc.
Ci sono alcune cose chiave da sapere su Data Scientist
- I buoni sono scarsi
- Quelli buoni sono costosi
Puoi risolvere un importante problema commerciale con l'apprendimento automatico, puoi risparmiare un sacco di soldi, C'è un vero valore commerciale lì, e così un buon scienziato di dati che conosce tutte e tre queste cose come statistiche, software di apprendimento automatico e dominio problematico può avere enormi valore.
In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera?
Alcuni punti sono importanti per l'apprendimento automatico nella crescita della carriera come di seguito.
-
Converti le complicazioni dell'organizzazione in una visione matematica:
L'apprendimento automatico è un campo quasi creato per pensieri logici. Essendo una professione, questo unisce tecnologia, matematica e valutazione aziendale come un unico compito. Devi essere in grado di concentrarti molto sulla tecnologia e di attirare questa attenzione intellettuale, tuttavia, dovresti anche ottenere questa visibilità sulle complicazioni aziendali e anche segnalare un problema aziendale verso una difficoltà di apprendimento automatico della matematica e fornire benefici alla fine.
-
In sostanza, presenta uno sfondo nell'analisi dei dati:
Gli analisti di dati sono nella posizione ideale per passare a una professione di apprendimento automatico come fase successiva. In questa parte un elemento essenziale può essere una mentalità analitica, che indica che è una specie di metodo per considerare cause, effetti e autodisciplina in cui si guardano i dati, si scavano al loro interno, si determina ciò che le prestazioni, in particolare non realmente operative, possono ci sarà un valore anomalo Inoltre, sembra essere in grado di discutere le informazioni in modo significativo, produrre una buona visualizzazione, sintetizzare le informazioni in modo che possano essere comprese dai soci in affari, è piuttosto essenziale.
-
Scopri Python e come utilizzare le librerie di machine learning:
Per quanto riguarda i linguaggi di programmazione e acquisire conoscenza di Python. Successivamente, passa alle librerie di apprendimento automatico: "Scikit-learn e Tensor Flow sono molto famosi nel settore."
Conclusione: cos'è l'apprendimento automatico
I processi di Machine Learning utilizzati nelle valutazioni organizzate di aree di analisi complesse, incluso il miglioramento della qualità, potrebbero aiutare nel processo di screening del titolo e dell'aggiunta soggettiva. I metodi di apprendimento automatico sono di interesse specifico considerando l'aumento continuo dei risultati della ricerca e l'accessibilità delle prove totali costituisce un ostacolo specifico ai progressi della qualità del campo di analisi. Il contratto di revisione migliorato sembrava essere collegato a una migliore efficienza predittiva.
Articoli consigliati
Questa è stata una guida a What is Machine Learning. Qui abbiamo discusso del funzionamento e dei vantaggi di Machine Learning e delle migliori aziende che implementano questa tecnologia. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più -
- Che cos'è Python
- Usi dell'apprendimento automatico
- Apprendimento automatico vs intelligenza artificiale
- Che cos'è l'apprendimento profondo
- Apprendimento automatico iperparametro