Machine learning is een techniek voor gegevensanalyse die het maken van analytische modellen automatiseert. Bovendien is het een tak van kunstmatige intelligentie die is gebaseerd op het uitgangspunt dat systemen kunnen leren van gegevens. Plus patronen herkennen en beslissingen nemen met weinig of geen menselijke tussenkomst. Deze studie zal in principe laten zien wat Machine learning, Types, Voorbeelden en Cursus is.
Wat is de betekenis van machinaal leren?
Evenzo stimuleren dezelfde dynamieken die datamining en Bayesiaanse analyse populairder dan ooit hebben gemaakt, een hernieuwde interesse in machine learning. Verder zaken als het vergroten van datavolumes en variatie, goedkoper en krachtiger computergebruik verwerking en goedkope gegevensopslag.
Dit alles zorgt ervoor dat modellen snel en automatisch kunnen worden gemaakt. Dat kan zelfs grotere, gecompliceerdere gegevens evalueren en snellere, nauwkeurigere antwoorden bieden - zelfs op grote schaal. En dus door gedetailleerde modellen te ontwikkelen, vergroot een bedrijf zijn kansen om waardevolle mogelijkheden te herkennen - of onverwachte risico's te vermijden.
Soorten machine learning
Hier zijn verschillende soorten machine learning
Soorten machine learning: onder toezicht
De machine wordt aangeleerd door het voorbeeld in begeleid leren. Ondertussen geeft de operator het machine-algoritme een bekende dataset met gewenste inputs en outputs. En het systeem moet uitzoeken hoe het die inputs en outputs kan krijgen.
Hoewel de operator op de hoogte is van de juiste oplossingen voor het probleem. Het algoritme herkent patronen in data, leert van waarnemingen en genereert voorspellingen. Bovendien maakt het algoritme voorspellingen, die vervolgens door de operator worden gecorrigeerd, en dit proces wordt herhaald totdat het algoritme een hoge mate van effectiviteit bereikt.
Ten eerste zijn classificatie, ten tweede regressie en ten slotte prognoses allemaal subsets van begeleid leren.
Classificatie: Onder classificatietaken. De lerende computer van de machine moet uiteindelijk concluderen uit waargenomen gegevens en selecteren of de taak al dan niet moet worden uitgevoerd.
In welke categorie vallen nieuwe waarnemingen? Bij het screenen van e-mails als 'spam of 'geen spam'. Het programma moet bijvoorbeeld bestaande observatiegegevens onderzoeken en de e-mails op de juiste manier filteren.
Regressie: Deze uitdaging vereist dat het algoritme voor het leren van machines de relaties tussen variabelen kan inschatten en begrijpen. Bovendien is regressieanalyse specifiek gunstig voor voorspelling en voorspelling. Omdat het zich concentreert op één afhankelijke variabele en een reeks andere veranderende variabelen.
Voorspelling: is de praktijk van het voorspellen van de toekomst op basis van feiten uit het verleden en heden, en het wordt veel gebruikt om patronen te analyseren.
Soorten machine learning: semi-supervisie
Semi-supervised leren lijkt veel op gesuperviseerd leren. In die zin dat het zowel gelabelde als ongelabelde data gebruikt. Bovendien is gelabelde data informatie met relevante tags zodat het algoritme deze kan interpreteren. Terwijl niet-gelabelde gegevens die informatie niet hebben. Door dit te gebruiken
Algoritmen voor het leren van machines kunnen, wanneer ze worden gecombineerd, leren om niet-gelabelde gegevens te categoriseren.
Soorten machine learning: leren zonder toezicht
In dit geval onderzoekt het machine learning-algoritme gegevens om patronen te detecteren. Ondertussen is er geen antwoordsleutel of menselijke operator om begeleiding te bieden. Integendeel, door toegankelijke gegevens te analyseren, bepaalt de machine correlaties en associaties. Bovendien wordt het machine-algoritme overgelaten om grote datasets te begrijpen. En die data ook aanpakken in een leerproces zonder toezicht. Maar dan probeert het algoritme die gegevens te ordenen om de structuur ervan te beschrijven. Dit kan echter impliceren dat de gegevens in clusters worden gegroepeerd of op een meer georganiseerde manier worden gerangschikt.
Naarmate het aanvullende gegevens evalueert, neemt het vermogen om beslissingen te nemen op basis van die gegevens toe en wordt het verfijnder
De volgende activiteiten vallen binnen het kader van leren zonder toezicht:
Clustering is het proces van het groeperen van verzamelingen van vergelijkbare gegevens (op basis van gedefinieerde criteria). Het is essentieel voor het segmenteren van gegevens in verschillende groepen en het analyseren van elke dataset om trends te ontdekken.
Dimensiereductie is het proces van het verminderen van het aantal variabelen in het onderzoek om de exacte vereiste informatie te verkrijgen.
Soorten machine learning: door middel van versterking
Reinforcement learning houdt zich bezig met gereglementeerde leerprocedures. Waarin een machine-algoritme een reeks acties, parameters en eindwaarden is die moeten worden gevolgd. Door de definitie van de regels te volgen, probeert het machine learning-algoritme verschillende opties en mogelijkheden te verkennen. Daarbij wordt elke uitvoer bewaakt en beoordeeld om te bepalen welke ideaal is. Bovendien instrueert bekrachtigend leren de machines met vallen en opstaan. Bovendien leert het van eerdere ervaringen en begint het zijn strategie aan te passen in reactie op de situatie om het grootste potentiële resultaat te bereiken.
Lees ook: 5 toepassingen van machine learning op de werkplek
Voorbeelden van machine learning
Beelden herkennen
In de echte wereld is beeldherkenning een bekend en veel gebruikt voorbeeld van digitaal leren. Bovendien kan het een object herkennen als een digitaal beeld, afhankelijk van de pixelintensiteit in zwart-wit- of kleurenfoto's.
Voorbeelden van machine learning met beeldherkenning in de echte wereld:
Eerste voorbeeld: classificeer een röntgenfoto als kwaadaardig of niet-kankerachtig.
Tweede voorbeeld: geef een gefotografeerd gezicht een naam (ook bekend als "tagging" op sociale media).
Derde voorbeeld: Handschriftherkenning wordt bereikt door een enkele letter in kleinere afbeeldingen te verdelen.
Het wordt ook vaak gebruikt voor gezichtsherkenning op basis van afbeeldingen. De technologie kan overeenkomsten ontdekken en matchen met gezichten door een database van mensen te gebruiken. Dit is een term die veel wordt gebruikt in de rechtshandhaving.
Herkenning van spraak
Machine learning is in staat om spraak om te zetten in tekst. Bovendien kunnen live spraak en spraakopname door sommige softwareoplossingen beide worden omgezet in tekstbestanden. Intensiteiten op tijdfrequentiebanden kunnen ook worden gebruikt om spraak te segmenteren.
Voorbeelden van machine learning van spraakherkenning in de echte wereld:
Zoek eerst met uw stem
Ten tweede, een telefoonnummer kiezen
Ten derde, de opdracht Toestel
Apparaten zoals Google Home en Amazon Alexa zijn voorbeelden van hoe spraakherkenningssoftware wordt gebruikt.
Medische evaluatie
Machine learning kan helpen bij de diagnose van ziekten. Bovendien gebruiken veel artsen chatbots met spraakherkenning om patronen in symptomen te identificeren.
Voorbeelden Machine Learning van medische diagnose in de echte wereld:
- Assisteren bij het stellen van een diagnose of het aanbevelen van een behandelingskuur
- het wordt gebruikt in oncologie en pathologie om kwaadaardig weefsel te identificeren.
- Onderzoek lichaamsvloeistof In zeldzame gevallen van ziekten maakt de combinatie van gezichtsherkenningssoftware en machine learning het mogelijk om patiëntbeelden te scannen. Plus de identificatie van fenotypes geassocieerd met zeldzame genetische ziekten.
Statistische afdekking
Arbitrage is een financieel gerelateerd geautomatiseerd handelsbenadering die wordt gebruikt om een groot aantal effecten te beheren. Er wordt echter een handelsalgoritme gebruikt in de benadering om een groep effecten te analyseren met behulp van economische gegevens en correlaties.
Machine Learning Voorbeelden van statistische arbitrage in de echte wereld:
Algoritmische handel die de microstructuur van een markt onderzoekt
Analyseer enorme hoeveelheden data
Herken realtime arbitragemogelijkheden.
Machines learning verbetert de arbitragebenadering door deze te optimaliseren.
Voorspellende analyse
Machine learning kan toegankelijke gegevens in groepen indelen, die vervolgens kunnen worden gespecificeerd door regels die door analisten zijn gedefinieerd. Zodra de classificatie echter is voltooid, kunnen de analisten de kans op een mislukking berekenen.
Machine Learning Voorbeelden van voorspellende analyses in actie:
- Bepalen of een transactie frauduleus of legaal is
- Verbeter voorspellingsmethoden voor het berekenen van de waarschijnlijkheid van een probleem.
Een van de meest veelbelovende toepassingen van machine learning is predictive analytics. Het kan voor alles worden gebruikt, van productcreatie tot prijsstelling van onroerend goed.
Afkomst
Gestructureerde informatie kan worden geëxtraheerd uit ongestructureerde gegevens met behulp van machine learning. Organisaties verzamelen enorme hoeveelheden data van hun klanten. Bovendien is het proces van het annoteren van datasets voor voorspellende analysetools geautomatiseerd met behulp van machine learning-algoritmen.
Voorbeelden van machine learning van extractie uit de echte wereld:
Maak een model dat kan anticiperen op stembandafwijkingen.
Het creëert strategieën voor het voorkomen, diagnosticeren en behandelen van ziekten.
Assisteren van artsen bij het snel diagnosticeren en behandelen van problemen.
Meestal zijn deze procedures tijdrovend. Aan de andere kant kan machine learning informatie volgen en extraheren uit miljarden gegevensmonsters
Met Machine Learning is de toekomst rooskleuriger
Machine learning is een geweldige technologie voor kunstmatige intelligentie. Machine learning heeft ons dagelijks leven en de toekomst al in zijn vroege toepassingen veranderd
Bekijk de Personalisatie Builder als u klaar bent om machine learning toe te passen op uw bedrijfsstrategie en aangepaste ervaringen te genereren. Gebruik voorspellende analyses en modellering om meer te weten te komen over de voorkeuren van elke klant!
Machine Learning Course
Cursus machinaal leren: één variabele lineaire regressie
Op basis van een invoerwaarde voorspelt lineaire regressie een uitvoer met reële waarde. We bespreken het gebruik van lineaire regressie om huizenprijzen te voorspellen, introduceren het concept van een kostenfunctie en introduceren de leermethode met gradiëntafdaling.
Cursus machinaal leren: beoordeling van lineaire algebra
Deze optionele module verfrist studenten op lineaire algebraconcepten. Voor de rest van de cursus is een fundamenteel begrip van lineaire algebra vereist, vooral nu we modellen met meerdere variabelen gaan behandelen.
Cursus machine learning: lineaire regressie met meerdere variabelen
Wat als uw invoer meerdere waarden bevat? Deze module laat zien hoe lineaire regressie kan worden uitgebreid om rekening te houden met meerdere invoerfuncties. We bespreken ook de best practices om lineaire regressie in actie te brengen.
Cursus machinaal leren: zelfstudie voor Octave/Matlab
Deze cursus bevat programmeeropdrachten die u zullen helpen begrijpen hoe u de leeralgoritmen in de praktijk kunt brengen. Ten tweede moet je Octave of MATLAB gebruiken om de programmeeropdrachten te voltooien. Deze module laat je kennismaken met Octave/Matlab en leidt je door het proces van het inleveren van een opdracht.
Cursus machinaal leren: regularisatie
Machine learning-modellen moeten goed kunnen generaliseren naar nieuwe voorbeelden die het model nog nooit eerder heeft gezien. Daarnaast introduceren we regularisatie in deze module om te voorkomen dat modellen de trainingsgegevens overbemeten.
Machine learning: representatie in neurale netwerken
Neurale netwerken zijn een model dat is gebaseerd op hoe de hersenen werken. Bovendien wordt het tegenwoordig veel gebruikt in veel toepassingen. wanneer uw telefoon uw spraakopdrachten interpreteert en begrijpt, helpt een neuraal netwerk hoogstwaarschijnlijk bij het begrijpen van uw spraak. Nogmaals, wanneer u een cheque verzilvert, gebruiken de machines die automatisch de cijfers lezen ook neurale netwerken.
Wat is de meest effectieve taal voor machinaal leren?
Hoewel tragere talen op een lager niveau (zoals R, C++ of Java) moeilijker te beheersen zijn. Talen van een hoger niveau (zoals Python en JavaScript) zijn sneller te leren, maar langzamer in gebruik. Python is een essentiële taal voor data-analyse en machine learning.
Wat onderscheidt AI van machine learning?
AI wordt gebruikt door "intelligente" computers om menselijke gedachten na te bootsen en onafhankelijke activiteiten uit te voeren. Het proces waarbij een computersysteem intelligent wordt, wordt machine learning genoemd. Het gebruik van een neuraal netwerk, een verzameling algoritmen op basis van het menselijk brein, is een methode om een computer te leren menselijk redeneren te imiteren.
Is wiskunde nodig voor machinaal leren?
Machine learning is sterk afhankelijk van wiskunde om algoritmen te helpen creëren die kunnen leren van gegevens en nauwkeurige voorspellingen kunnen doen.
Is codering vereist voor machine learning?
Ja, enige codeerervaring is vereist als je wilt werken op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning.
Is leren machinaal leren een uitdaging?
De behoefte aan een diepgaand begrip van tal van gebieden van wiskunde en informatica, evenals de nauwgezette aandacht voor detail die nodig is om algoritmische inefficiënties op te sporen, zijn factoren die machinaal leren een uitdaging maken. Om een algoritme te optimaliseren, vragen ook machine learning-toepassingen om precieze aandacht.
Conclusie
Machine learning is zeer essentieel als zakenman of vrouw, zelfs als student. Bovenstaand onderzoek is daar duidelijk het bewijs van.
Veelgestelde vragen over machine learning
Wat is AI versus machine learning?
Kunstmatige intelligentie is een technologie die een machine in staat stelt menselijk gedrag te simuleren. Machine learning is echter een subset van AI waarmee een machine automatisch kan leren van gegevens uit het verleden zonder expliciet te programmeren. Het doel van AI is om een slim computersysteem te maken zoals mensen om complexe problemen op te lossen.
Wat zijn de vier soorten machine learning?
Er zijn vier soorten algoritmen voor machine learning: ten eerste, gesuperviseerd, ten tweede, semi-gesuperviseerd, ten derde, niet-gesuperviseerd en ten slotte versterking.
Is machine learning moeilijk?
Hoewel veel van de geavanceerde tools voor machine learning moeilijk te gebruiken zijn. En vereisen ook veel geavanceerde kennis op het gebied van geavanceerde wiskunde, statistiek en software-engineering. Beginners kunnen veel met de basis, die breed toegankelijk is. Daarom is enige wiskunde verplicht om machine learning onder de knie te krijgen.
