L'apprendimento automatico è una tecnica di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici. Inoltre, è una branca dell'intelligenza artificiale che si basa sulla premessa che i sistemi possono imparare dai dati. Inoltre individuare modelli e attuare decisioni con un intervento umano minimo o nullo. Questo studio mostrerà sostanzialmente cos'è l'apprendimento automatico, i tipi, gli esempi e il corso.
Qual è il significato dell'apprendimento automatico?
Allo stesso modo, le stesse dinamiche che hanno reso il data mining e l'analisi bayesiana più popolari che mai stanno suscitando un rinnovato interesse per l'apprendimento automatico. Inoltre, cose come aumentare i volumi e la varietà di dati, più economici e più potenti informatica elaborazione e archiviazione dei dati a basso costo.
Tutto ciò significa che i modelli possono essere creati in modo rapido e automatico. Ciò può anche valutare dati più grandi e complicati e offrire risposte più rapide e accurate, anche su vasta scala. E così, sviluppando modelli dettagliati, un'azienda aumenta le sue possibilità di riconoscere possibilità preziose o di evitare rischi imprevisti.
Tipi di apprendimento automatico
Ecco diversi tipi di Machine Learning
Tipi di Machine Learning: Supervisionato
La macchina viene insegnata con l'esempio nell'apprendimento supervisionato. Nel frattempo, l'operatore fornisce all'algoritmo della macchina un set di dati noto con input e output desiderati. E il sistema deve capire come ottenere quegli input e output.
Sebbene l'operatore sia a conoscenza delle soluzioni adeguate al problema. L'algoritmo riconosce i modelli nei dati, apprende dalle osservazioni e genera previsioni. Inoltre, l'algoritmo crea previsioni, che vengono poi rettificate dall'operatore, e questo processo viene ripetuto fino a quando l'algoritmo raggiunge un alto grado di efficacia.
In primo luogo, la classificazione, in secondo luogo, la regressione e, infine, la previsione sono tutti sottoinsiemi dell'apprendimento supervisionato.
Classificazione: In attività di classificazione. Il computer di apprendimento automatico deve infine concludere dai dati osservati e selezionare se eseguire o meno l'attività.
In quale categoria rientrano le nuove osservazioni? Durante lo screening delle e-mail come "spam o "non spam". Ad esempio, il programma deve esaminare i dati di osservazione esistenti e filtrare le e-mail in modo appropriato.
Regressione: Questa sfida richiede che l'algoritmo di apprendimento automatico stimi – e comprenda – le relazioni tra le variabili. Inoltre, l'analisi di regressione è particolarmente utile per la previsione e la previsione. Poiché si concentra su una variabile dipendente e una sequenza di altre variabili variabili.
Previsione: è la pratica di predire il futuro sulla base di fatti passati e presenti ed è ampiamente utilizzata per analizzare i modelli.
Tipi di Machine Learning: semi-supervisionato
L'apprendimento semi-supervisionato è abbastanza simile all'apprendimento supervisionato. Nel senso che utilizza dati sia etichettati che non etichettati. Inoltre, i dati etichettati sono informazioni che hanno tag rilevanti in modo che l'algoritmo possa interpretarli. Mentre i dati senza etichetta non hanno tali informazioni. Utilizzando questo
Gli algoritmi di apprendimento automatico, se combinati, possono imparare a classificare i dati senza etichetta.
Tipi di Machine Learning: apprendimento senza supervisione
In questo caso, l'algoritmo di apprendimento automatico esamina i dati per rilevare i modelli. Nel frattempo, non esiste una chiave di risposta o un operatore umano per fornire indicazioni. Piuttosto, analizzando i dati accessibili, la macchina determina correlazioni e associazioni. Inoltre, l'algoritmo della macchina è lasciato a comprendere i grandi set di dati. E affronta anche quei dati in un processo di apprendimento senza supervisione. Ma poi l'algoritmo tenta di organizzare quei dati per descriverne la struttura. Ciò potrebbe, tuttavia, implicare il raggruppamento dei dati in cluster o la loro disposizione in modo più organizzato.
Man mano che valuta dati aggiuntivi, la sua capacità di prendere decisioni basate su tali dati aumenta e diventa più raffinata
Le seguenti attività rientrano nell'ambito dell'apprendimento non supervisionato:
il clustering è il processo di raggruppamento di raccolte di dati comparabili (sulla base di criteri definiti). È essenziale per segmentare i dati in diversi gruppi e analizzare ogni set di dati per scoprire le tendenze.
La riduzione delle dimensioni è il processo di riduzione del numero di variabili nell'indagine per ottenere le informazioni esatte richieste.
Tipi di Machine Learning: attraverso il rinforzo
L'apprendimento per rinforzo si occupa di procedure di apprendimento irreggimentate. In cui un algoritmo di macchina è un insieme di azioni, parametri e valori finali da seguire. Dopo la definizione delle regole, l'algoritmo di apprendimento automatico tenta di esplorare diverse opzioni e possibilità. In tal modo monitorando e valutando ogni output per determinare quale sia l'ideale. Inoltre, l'apprendimento per rinforzo istruisce le macchine attraverso tentativi ed errori. Inoltre, impara dalle esperienze precedenti e inizia ad adattare la sua strategia in reazione alla situazione per ottenere il massimo risultato potenziale.
Leggi anche: 5 usi dell'apprendimento automatico sul posto di lavoro
Esempi di apprendimento automatico
Riconoscere le immagini
Nel mondo reale, il riconoscimento delle immagini è un esempio ben noto e ampiamente utilizzato di apprendimento digitale. Inoltre, può riconoscere un oggetto come un'immagine digitale a seconda dell'intensità dei pixel nelle fotografie in bianco e nero oa colori.
Esempi di apprendimento automatico per il riconoscimento delle immagini del mondo reale:
Primo esempio: classificare una radiografia come maligna o non cancerosa.
Secondo esempio: dare un nome a un volto fotografato (noto anche come "tagging" sui social media).
Terzo esempio: il riconoscimento della grafia si ottiene dividendo una singola lettera in immagini più piccole.
Viene spesso utilizzato anche per l'identificazione facciale basata su immagini. La tecnologia può scoprire elementi in comune e abbinarli ai volti utilizzando un database di persone. Questo è un termine che viene spesso utilizzato nelle forze dell'ordine.
Riconoscimento del discorso
L'apprendimento automatico è in grado di convertire il parlato in testo. Inoltre, la voce dal vivo e la registrazione vocale possono essere entrambe trasformate in file di testo da alcune soluzioni software. Le intensità sulle bande di frequenza temporale possono essere utilizzate anche per segmentare il parlato.
Esempi di apprendimento automatico di riconoscimento vocale nel mondo reale:
Innanzitutto, Cerca con la voce
In secondo luogo, comporre un numero di telefono
In terzo luogo, il comando Appliance
Dispositivi come Google Home e Amazon Alexa sono esempi di come viene utilizzato il software di riconoscimento vocale.
Valutazione medica
L'apprendimento automatico può aiutare nella diagnosi delle malattie. Inoltre, molti medici utilizzano chatbot con riconoscimento vocale per identificare i modelli nei sintomi.
Esempi di Machine Learning della diagnosi medica del mondo reale:
- Assistere nella formulazione di una diagnosi o raccomandare un ciclo di trattamento
- è utilizzato in oncologia e patologia per identificare i tessuti maligni.
- Esaminare i fluidi corporei In rari casi di malattie, la combinazione di software di riconoscimento facciale e apprendimento automatico consente la scansione delle immagini del paziente. Più l'identificazione di fenotipo associati a malattie genetiche non comuni.
Copertura statistica
L'arbitraggio è un automatizzato relativo alla finanza approccio commerciale utilizzato per gestire un volume enorme di titoli. Tuttavia, nell'approccio viene utilizzato un algoritmo di trading per analizzare un gruppo di titoli utilizzando dati economici e correlazioni.
Machine Learning Esempi di arbitraggio statistico nel mondo reale:
Trading algoritmico che esamina la microstruttura di un mercato
Analizza enormi quantità di dati
Riconosci le opportunità di arbitraggio in tempo reale.
L'apprendimento automatico migliora l'approccio di arbitraggio ottimizzandolo.
Analisi predittiva
Il machine learning può classificare i dati accessibili in raggruppamenti, che possono essere successivamente specificati da regole definite dagli analisti. Tuttavia, una volta completata la classificazione, gli analisti possono calcolare la probabilità di un errore.
Machine Learning Esempi di analisi predittiva in azione:
- Determinare se una transazione è fraudolenta o legale
- Migliora i metodi di previsione per calcolare la probabilità di un problema.
Una delle applicazioni più promettenti dell'apprendimento automatico è l'analisi predittiva. Può essere utilizzato per qualsiasi cosa, dalla creazione del prodotto alla determinazione del prezzo degli immobili.
Estrazione
Le informazioni strutturate possono essere estratte da dati non strutturati utilizzando l'apprendimento automatico. Le organizzazioni accumulano enormi quantità di dati dai loro clienti. Inoltre, il processo di annotazione dei set di dati per gli strumenti di analisi predittiva è automatizzato utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.
Esempi di Machine Learning di estrazione dal mondo reale:
Crea un modello in grado di anticipare le anomalie delle corde vocali.
Crea strategie per prevenire, diagnosticare e curare le malattie.
Assistere i medici nella diagnosi e nel trattamento rapido dei problemi.
Di solito, queste procedure richiedono molto tempo. L'apprendimento automatico, d'altra parte, può tracciare ed estrarre informazioni da miliardi di campioni di dati
Con Machine Learning, il futuro è più luminoso
L'apprendimento automatico è una meravigliosa tecnologia di intelligenza artificiale. L'apprendimento automatico ha già trasformato la nostra vita quotidiana e il futuro nelle sue prime applicazioni
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Corso di Machine Learning
Corso di Machine Learning: una regressione lineare a una variabile
Sulla base di un valore di input, la regressione lineare prevede un output con valore reale. Discutiamo l'uso della regressione lineare per prevedere i prezzi delle case, introduciamo il concetto di funzione di costo e introduciamo il metodo di apprendimento della discesa del gradiente.
Corso di Machine Learning: Revisione dell'algebra lineare
Questo modulo opzionale aggiorna gli studenti sui concetti di algebra lineare. Per il resto del corso è richiesta una comprensione fondamentale dell'algebra lineare, in particolare quando iniziamo a trattare i modelli con più variabili.
Corso di Machine Learning: Regressione lineare a variabili multiple
Cosa succede se il tuo input contiene più valori? Questo modulo mostra come la regressione lineare può essere estesa per tenere conto di molteplici funzioni di input. Esaminiamo anche le migliori pratiche per mettere in atto la regressione lineare.
Corso di Machine Learning: Tutorial per Octave/Matlab
Questo corso include compiti di programmazione che ti aiuteranno a capire come mettere in pratica gli algoritmi di apprendimento. In secondo luogo, dovrai usare Octave o MATLAB per completare i compiti di programmazione. Questo modulo ti introduce a Octave/Matlab e ti guida attraverso il processo di invio di un compito.
Corso di Machine Learning: Regolarizzazione
I modelli di machine learning devono essere in grado di generalizzare bene a nuovi esempi che il modello non ha mai visto prima. Inoltre, introduciamo la regolarizzazione in questo modulo per evitare che i modelli si adattino eccessivamente ai dati di addestramento.
Apprendimento automatico: rappresentazione nelle reti neurali
Le reti neurali sono un modello basato su come funziona il cervello. Inoltre, oggi è ampiamente utilizzato in molte applicazioni. quando il tuo telefono interpreta e comprende i tuoi comandi vocali, è molto probabile che una rete neurale ti aiuti a capire il tuo discorso. Anche in questo caso, quando incassa un assegno, le macchine che leggono automaticamente le cifre utilizzano anche le reti neurali.
Qual è il linguaggio più efficace per l'apprendimento automatico?
Sebbene i linguaggi più lenti e di livello inferiore (come R, C++ o Java) siano più difficili da padroneggiare. I linguaggi di livello superiore (come Python e JavaScript) sono più veloci da imparare ma più lenti da usare. Python è un linguaggio vitale per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico.
Cosa distingue l'IA dall'apprendimento automatico?
L'intelligenza artificiale viene utilizzata dai computer "intelligenti" per imitare il pensiero umano e svolgere attività indipendenti. Il processo attraverso il quale un sistema informatico diventa intelligente è chiamato machine learning. L'utilizzo di una rete neurale, che è una raccolta di algoritmi basati sul cervello umano, è un metodo per insegnare a un computer a imitare il ragionamento umano.
La matematica è necessaria per l'apprendimento automatico?
Il machine learning fa molto affidamento sulla matematica per aiutare a creare algoritmi in grado di apprendere dai dati e fare previsioni accurate.
La codifica è necessaria per l'apprendimento automatico?
Sì, è necessaria una certa esperienza di programmazione se si desidera lavorare nei campi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.
L'apprendimento automatico è impegnativo?
La necessità di una comprensione approfondita di numerose aree della matematica e dell'informatica, nonché la meticolosa attenzione ai dettagli necessaria per individuare le inefficienze algoritmiche, sono fattori che rendono impegnativo l'apprendimento automatico. Per ottimizzare un algoritmo, anche le applicazioni di apprendimento automatico richiedono un'attenzione precisa.
Conclusione
L'apprendimento automatico è molto essenziale come uomo d'affari o donna, anche come studente. Lo studio di cui sopra ovviamente ne è la prova.
Domande frequenti sull'apprendimento automatico
Che cos'è l'intelligenza artificiale rispetto all'apprendimento automatico?
L'intelligenza artificiale è una tecnologia che consente a una macchina di simulare il comportamento umano. Tuttavia, l'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente a una macchina di apprendere automaticamente dai dati passati senza programmare in modo esplicito. L'obiettivo dell'IA è creare un sistema informatico intelligente come gli esseri umani per risolvere problemi complessi.
Quali sono i quattro tipi di apprendimento automatico?
Esistono quattro tipi di algoritmi di apprendimento automatico: in primo luogo, supervisionato, in secondo luogo, semi-supervisionato, in terzo luogo, non supervisionato e infine, rinforzo.
L'apprendimento automatico è difficile?
Sebbene molti degli strumenti avanzati di machine learning siano difficili da usare. E richiedono anche una grande quantità di conoscenze sofisticate in matematica avanzata, statistica e ingegneria del software. I principianti possono fare molto con le basi, che sono ampiamente accessibili. Pertanto, per padroneggiare l'apprendimento automatico, un po' di matematica è obbligatoria.
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