Maschinelles Lernen ist eine Datenanalysetechnik, die die Erstellung analytischer Modelle automatisiert. Darüber hinaus ist es ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der auf der Prämisse basiert, dass Systeme aus Daten lernen können. Erkennen Sie außerdem Muster und implementieren Sie Entscheidungen mit wenig oder ohne menschliches Eingreifen. Diese Studie zeigt im Wesentlichen, was maschinelles Lernen, Typen, Beispiele und Kurse sind.
Welche Bedeutung hat maschinelles Lernen?
In ähnlicher Weise treibt die gleiche Dynamik, die Data Mining und Bayes'sche Analyse populärer denn je gemacht hat, das Interesse am maschinellen Lernen neu an. Darüber hinaus werden Dinge wie steigendes Datenvolumen und Vielfalt, günstiger und leistungsfähiger Computing Datenverarbeitung und kostengünstige Datenspeicherung.
All dies bedeutet, dass Modelle schnell und automatisch erstellt werden können. Das kann sogar größere, kompliziertere Daten auswerten und schnellere, genauere Antworten liefern – auch in großem Maßstab. So verbessert ein Unternehmen durch die Entwicklung detaillierter Modelle seine Chancen, wertvolle Möglichkeiten zu erkennen – oder unerwartete Risiken zu vermeiden.
Arten des maschinellen Lernens
Hier sind verschiedene Arten von maschinellem Lernen
Arten des maschinellen Lernens: Überwacht
Die Maschine wird beim überwachten Lernen anhand von Beispielen unterrichtet. In der Zwischenzeit gibt der Bediener dem Maschinenalgorithmus einen bekannten Datensatz mit gewünschten Eingaben und Ausgaben. Und das System muss herausfinden, wie es diese Eingaben und Ausgaben erhält.
Obwohl der Bediener die richtigen Lösungen für das Problem kennt. Der Algorithmus erkennt Muster in Daten, lernt aus Beobachtungen und erstellt Vorhersagen. Darüber hinaus erstellt der Algorithmus Vorhersagen, die dann vom Bediener korrigiert werden, und dieser Vorgang wird wiederholt, bis der Algorithmus einen hohen Grad an Effektivität erreicht.
Erstens sind Klassifikation, zweitens Regression und schließlich Prognosen Teilbereiche des überwachten Lernens.
Klassifikation: Unter Klassifikationsaufgaben. Der maschinell lernende Computer muss schließlich aus den beobachteten Daten schließen und entscheiden, ob er die Aufgabe ausführen soll oder nicht.
In welche Kategorie fallen neue Beobachtungen? Beim Screening von E-Mails als „Spam“ oder „Kein Spam“. Beispielsweise muss das Programm vorhandene Beobachtungsdaten untersuchen und die E-Mails entsprechend filtern.
Regression: Diese Herausforderung erfordert, dass der maschinelle Lernalgorithmus die Beziehungen zwischen Variablen schätzt – und versteht. Darüber hinaus ist die Regressionsanalyse besonders vorteilhaft für Vorhersagen und Prognosen. Da es sich um eine abhängige Variable und eine Folge anderer sich ändernder Variablen handelt.
Prognose: ist die Praxis, die Zukunft auf der Grundlage vergangener und gegenwärtiger Fakten vorherzusagen, und wird häufig zur Analyse von Mustern verwendet.
Arten des maschinellen Lernens: Semi-überwacht
Semi-überwachtes Lernen ist dem überwachten Lernen sehr ähnlich. In dem Sinne, dass es sowohl gekennzeichnete als auch nicht gekennzeichnete Daten verwendet. Darüber hinaus sind gekennzeichnete Daten Informationen, die relevante Tags haben, damit der Algorithmus sie interpretieren kann. Während unbeschriftete Daten diese Informationen nicht enthalten. Indem Sie dies nutzen
Algorithmen für maschinelles Lernen können in Kombination lernen, unbeschriftete Daten zu kategorisieren.
Arten des maschinellen Lernens: Lernen ohne Aufsicht
In diesem Fall untersucht der maschinelle Lernalgorithmus Daten, um Muster zu erkennen. In der Zwischenzeit gibt es keinen Antwortschlüssel oder menschlichen Bediener, um eine Anleitung bereitzustellen. Vielmehr ermittelt die Maschine durch die Analyse zugänglicher Daten Zusammenhänge und Zusammenhänge. Darüber hinaus bleibt es dem Maschinenalgorithmus überlassen, große Datensätze zu verstehen. Und adressieren Sie diese Daten auch in einem unüberwachten Lernprozess. Aber dann versucht der Algorithmus, diese Daten zu organisieren, um ihre Struktur zu beschreiben. Dies könnte jedoch bedeuten, die Daten in Clustern zu gruppieren oder sie organisierter anzuordnen.
Wenn zusätzliche Daten ausgewertet werden, nimmt die Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten zu treffen, zu und wird verfeinert
Die folgenden Aktivitäten fallen in den Bereich des unüberwachten Lernens:
Clustering ist der Prozess der Gruppierung von Sammlungen vergleichbarer Daten (basierend auf definierten Kriterien). Es ist wichtig, Daten in verschiedene Gruppen zu segmentieren und jeden Datensatz zu analysieren, um Trends aufzudecken.
Dimensionsreduktion ist der Vorgang, bei dem die Anzahl der Variablen in der Untersuchung reduziert wird, um genau die erforderlichen Informationen zu erhalten.
Arten des maschinellen Lernens: Durch Verstärkung
Reinforcement Learning befasst sich mit reglementierten Lernverfahren. Dabei ist ein Maschinenalgorithmus eine Reihe von Aktionen, Parametern und Endwerten, denen gefolgt wird. Nach der Definition der Regeln versucht der maschinelle Lernalgorithmus, mehrere Optionen und Möglichkeiten zu erkunden. Dabei wird jeder Ausgang überwacht und bewertet, um festzustellen, welcher ideal ist. Darüber hinaus weist Reinforcement Learning die Maschinen durch Versuch und Irrtum an. Darüber hinaus lernt es aus früheren Erfahrungen und beginnt, seine Strategie als Reaktion auf die Situation anzupassen, um das größtmögliche Ergebnis zu erzielen.
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Beispiele für maschinelles Lernen
Bilder erkennen
In der realen Welt ist die Bilderkennung ein bekanntes und weit verbreitetes Beispiel für digitales Lernen. Darüber hinaus kann es ein Objekt je nach Pixelintensität in Schwarzweiß- oder Farbfotografien als digitales Bild erkennen.
Beispiele für maschinelles Lernen zur Bilderkennung in der realen Welt:
Erstes Beispiel: Klassifizieren Sie eine Röntgenaufnahme als bösartig oder nicht krebsartig.
Zweites Beispiel: Geben Sie einem fotografierten Gesicht einen Namen (in den sozialen Medien auch als „Tagging“ bekannt).
Drittes Beispiel: Die Handschrifterkennung erfolgt durch Aufteilen eines einzelnen Buchstabens in kleinere Bilder.
Es wird auch häufig zur bildbasierten Gesichtserkennung eingesetzt. Die Technologie kann Gemeinsamkeiten entdecken und sie Gesichtern zuordnen, indem sie eine Datenbank von Personen verwendet. Dies ist ein Begriff, der häufig in der Strafverfolgung verwendet wird.
Spracherkennung
Maschinelles Lernen ist in der Lage, Sprache in Text umzuwandeln. Außerdem können Live-Stimme und Sprachaufzeichnung von einigen Softwarelösungen in Textdateien umgewandelt werden. Intensitäten auf Zeit-Frequenz-Bändern können auch verwendet werden, um Sprache zu segmentieren.
Beispiele für maschinelles Lernen in der realen Welt der Spracherkennung:
Erstens, Suche per Sprache
Zweitens: Wählen einer Telefonnummer
Drittens der Appliance-Befehl
Geräte wie Google Home und Amazon Alexa sind Beispiele für den Einsatz von Spracherkennungssoftware.
Medizinische Bewertung
Maschinelles Lernen kann bei der Diagnose von Krankheiten helfen. Darüber hinaus verwenden viele Ärzte Chatbots mit Spracherkennung, um Muster in Symptomen zu erkennen.
Beispiele für maschinelles Lernen der medizinischen Diagnose in der realen Welt:
- Unterstützung bei der Formulierung einer Diagnose oder Empfehlung eines Behandlungsverlaufs
- Es wird in der Onkologie und Pathologie verwendet, um bösartiges Gewebe zu identifizieren.
- Körperflüssigkeit untersuchen Bei seltenen Erkrankungen ermöglicht die Kombination aus Gesichtserkennungssoftware und maschinellem Lernen das Scannen von Patientenbildern. Plus die Identifizierung von Phänotypen im Zusammenhang mit seltenen genetischen Erkrankungen.
Statistische Absicherung
Arbitrage ist ein finanzbezogenen automatisiert Handelsansatz, der zur Verwaltung großer Wertpapiermengen verwendet wird. Bei diesem Ansatz wird jedoch ein Handelsalgorithmus verwendet, um eine Gruppe von Wertpapieren anhand von Wirtschaftsdaten und Korrelationen zu analysieren.
Machine Learning Beispiele für statistische Arbitrage in der realen Welt:
Algorithmischer Handel, der die Mikrostruktur eines Marktes untersucht
Analysieren Sie enorme Datenmengen
Erkennen Sie Echtzeit-Arbitragemöglichkeiten.
Maschinelles Lernen verbessert den Arbitrage-Ansatz, indem es ihn optimiert.
Predictive Analytics
Maschinelles Lernen kann zugängliche Daten in Gruppierungen kategorisieren, die anschließend durch von Analysten definierte Regeln spezifiziert werden können. Sobald die Klassifizierung jedoch abgeschlossen ist, können die Analysten die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls berechnen.
Machine Learning Beispiele für Predictive Analytics in Aktion:
- Feststellung, ob eine Transaktion betrügerisch oder legal ist
- Verbessern Sie die Vorhersagemethoden zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines Problems.
Eine der vielversprechendsten Anwendungen des maschinellen Lernens ist die prädiktive Analytik. Es kann für alles verwendet werden, von der Produkterstellung bis zur Immobilienpreisgestaltung.
Extrahierung
Mithilfe von maschinellem Lernen können strukturierte Informationen aus unstrukturierten Daten extrahiert werden. Unternehmen sammeln riesige Datenmengen von ihren Kunden an. Darüber hinaus wird der Prozess der Annotation von Datensätzen für Predictive-Analytics-Tools mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen automatisiert.
Beispiele für maschinelles Lernen zur Extraktion aus der realen Welt:
Erstellen Sie ein Modell, das Stimmbandanomalien vorhersehen kann.
Sie entwickelt Strategien zur Vorbeugung, Diagnose und Behandlung von Krankheiten.
Unterstützen Sie Ärzte bei der schnellen Diagnose und Behandlung von Problemen.
Normalerweise sind diese Verfahren zeitaufwändig. Maschinelles Lernen hingegen kann Informationen aus Milliarden von Datenproben verfolgen und extrahieren
Mit maschinellem Lernen sieht die Zukunft heller aus
Maschinelles Lernen ist eine wunderbare Technologie der künstlichen Intelligenz. Maschinelles Lernen hat bereits in seinen frühen Anwendungen unser tägliches Leben und die Zukunft verändert
Sehen Sie sich den Personalisierungs-Builder an, wenn Sie bereit sind, maschinelles Lernen auf Ihre Geschäftsstrategie anzuwenden und benutzerdefinierte Erfahrungen zu generieren. Verwenden Sie prädiktive Analysen und Modelle, um mehr über die Vorlieben jedes Kunden zu erfahren!
Maschinelles Lernen
Machine Learning-Kurs: Lineare Regression mit einer Variablen
Basierend auf einem Eingabewert sagt die lineare Regression eine reellwertige Ausgabe voraus. Wir diskutieren die Verwendung der linearen Regression zur Vorhersage von Immobilienpreisen, führen das Konzept einer Kostenfunktion ein und führen die Gradientenabstiegslernmethode ein.
Machine Learning-Kurs: Überprüfung der linearen Algebra
Dieses optionale Modul frischt die Konzepte der linearen Algebra auf. Für den Rest des Kurses ist ein grundlegendes Verständnis der linearen Algebra erforderlich, insbesondere wenn wir beginnen, Modelle mit mehreren Variablen zu behandeln.
Machine Learning-Kurs: Lineare Regression mit mehreren Variablen
Was passiert, wenn Ihre Eingabe mehrere Werte enthält? Dieses Modul demonstriert, wie die lineare Regression erweitert werden kann, um mehrere Eingabemerkmale zu berücksichtigen. Wir gehen auch auf die Best Practices für die Umsetzung der linearen Regression ein.
Machine Learning-Kurs: Tutorial für Octave/Matlab
Dieser Kurs beinhaltet Programmieraufgaben, die Ihnen helfen zu verstehen, wie Sie die Lernalgorithmen in die Praxis umsetzen können. Zweitens müssen Sie Octave oder MATLAB verwenden, um die Programmieraufgaben abzuschließen. Dieses Modul führt Sie in Octave/Matlab ein und führt Sie durch den Prozess zum Einreichen einer Aufgabe.
Machine Learning Course: Regularisierung
Modelle für maschinelles Lernen müssen in der Lage sein, gut auf neue Beispiele zu verallgemeinern, die das Modell noch nie zuvor gesehen hat. Darüber hinaus führen wir in diesem Modul eine Regularisierung ein, um zu verhindern, dass Modelle die Trainingsdaten überanpassen.
Maschinelles Lernen: Darstellung in neuronalen Netzen
Neuronale Netze sind ein Modell, das darauf basiert, wie das Gehirn funktioniert. Darüber hinaus ist es heute in vielen Anwendungen weit verbreitet. Wenn Ihr Telefon Ihre Sprachbefehle interpretiert und versteht, hilft höchstwahrscheinlich ein neuronales Netzwerk dabei, Ihre Sprache zu verstehen. Wenn Sie einen Scheck einlösen, verwenden die Maschinen, die die Ziffern automatisch lesen, ebenfalls neuronale Netze.
Was ist die effektivste Sprache für maschinelles Lernen?
Obwohl langsamer, sind niedrigere Sprachen (wie R, C++ oder Java) schwieriger zu beherrschen. Höhere Sprachen (wie Python und JavaScript) sind schneller zu lernen, aber langsamer in der Anwendung. Python ist eine wichtige Sprache für Datenanalyse und maschinelles Lernen.
Was unterscheidet KI von maschinellem Lernen?
KI wird von „intelligenten“ Computern verwendet, um menschliches Denken nachzuahmen und unabhängige Aktivitäten auszuführen. Der Prozess, durch den ein Computersystem intelligent wird, wird maschinelles Lernen genannt. Die Verwendung eines neuronalen Netzwerks, einer Sammlung von Algorithmen, die auf dem menschlichen Gehirn basieren, ist eine Methode, um einem Computer beizubringen, menschliches Denken zu imitieren.
Ist Mathematik für maschinelles Lernen notwendig?
Maschinelles Lernen stützt sich stark auf Mathematik, um Algorithmen zu erstellen, die aus Daten lernen und genaue Vorhersagen treffen können.
Ist Codierung für maschinelles Lernen erforderlich?
Ja, etwas Programmiererfahrung ist erforderlich, wenn Sie in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen arbeiten möchten.
Ist maschinelles Lernen eine Herausforderung?
Die Notwendigkeit eines tiefgreifenden Verständnisses zahlreicher Bereiche der Mathematik und Informatik sowie die akribische Aufmerksamkeit für Details, die erforderlich ist, um algorithmische Ineffizienzen zu erkennen, sind Faktoren, die maschinelles Lernen zu einer Herausforderung machen. Um einen Algorithmus zu optimieren, erfordern auch maschinelle Lernanwendungen eine genaue Aufmerksamkeit.
Zusammenfassung
Maschinelles Lernen ist als Geschäftsmann oder Frau sehr wichtig, sogar als Student. Die obige Studie ist offensichtlich der Beweis.
Häufig gestellte Fragen zum maschinellen Lernen
Was ist KI vs. maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die es einer Maschine ermöglicht, menschliches Verhalten zu simulieren. Maschinelles Lernen ist jedoch eine Teilmenge der KI, die es einer Maschine ermöglicht, automatisch aus vergangenen Daten zu lernen, ohne explizit zu programmieren. Das Ziel der KI ist es, ein intelligentes Computersystem wie Menschen zu machen, um komplexe Probleme zu lösen.
Welche vier Arten des maschinellen Lernens gibt es?
Es gibt vier Arten von maschinellen Lernalgorithmen: Erstens überwacht, zweitens halbüberwacht, drittens unüberwacht und schließlich Verstärkung.
Ist maschinelles Lernen schwer?
Obwohl viele der fortschrittlichen Tools für maschinelles Lernen schwer zu verwenden sind. Und erfordern auch viel anspruchsvolles Wissen in fortgeschrittener Mathematik, Statistik und Softwareentwicklung. Anfänger können mit den allgemein zugänglichen Grundlagen viel anfangen. Um maschinelles Lernen zu meistern, ist daher etwas Mathematik obligatorisch.
