Học máy là một kỹ thuật phân tích dữ liệu tự động hóa việc tạo ra các mô hình phân tích. Hơn nữa, nó là một nhánh của trí tuệ nhân tạo được dự đoán trên tiền đề rằng các hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu. Thêm vào đó là các mẫu tại chỗ và thực hiện các quyết định mà không cần hoặc không có sự can thiệp của con người. Nghiên cứu này về cơ bản sẽ chỉ ra Học máy là gì, Các loại, Ví dụ và Khóa học.
Tầm quan trọng của học máy là gì?
Tương tự, các động lực tương tự đã làm cho khai thác dữ liệu và phân tích Bayes trở nên phổ biến hơn bao giờ hết đang thúc đẩy sự quan tâm mới đến học máy. Hơn nữa, những thứ như tăng khối lượng và đa dạng dữ liệu, rẻ hơn và mạnh mẽ hơn máy tính xử lý và lưu trữ dữ liệu chi phí thấp.
Tất cả những điều này có nghĩa là các mô hình có thể được tạo nhanh chóng và tự động. Điều đó thậm chí có thể đánh giá dữ liệu lớn hơn, phức tạp hơn và đưa ra câu trả lời nhanh hơn, chính xác hơn - ngay cả trên quy mô lớn. Và do đó, bằng cách phát triển các mô hình chi tiết, một công ty cải thiện cơ hội nhận ra các khả năng có giá trị - hoặc tránh những rủi ro không mong muốn.
Các loại máy học
Dưới đây là các loại Học máy khác nhau
Các loại máy học: Được giám sát
Máy được dạy bằng ví dụ trong học có giám sát. Trong khi đó, người vận hành cung cấp cho thuật toán máy một tập dữ liệu đã biết với các đầu vào và đầu ra mong muốn. Và hệ thống phải tìm ra cách để có được các đầu vào và đầu ra đó.
Mặc dù nhà điều hành đã nhận thức được các giải pháp thích hợp cho vấn đề. Thuật toán nhận dạng các mẫu trong dữ liệu, học hỏi từ các quan sát và tạo ra các dự đoán. Hơn nữa, thuật toán tạo ra các dự đoán, sau đó được điều chỉnh bởi người vận hành và quá trình này được lặp lại cho đến khi thuật toán đạt được mức độ hiệu quả cao.
Thứ nhất, Phân loại, Thứ hai, hồi quy, và Cuối cùng, dự báo là tất cả các tập con của học có giám sát.
phân loại: Thuộc nhiệm vụ phân loại. Máy tính học máy cuối cùng phải kết luận từ dữ liệu quan sát và chọn có thực hiện tác vụ hay không.
Những quan sát mới đi vào loại nào? Khi sàng lọc email là 'thư rác hoặc' không phải thư rác '. Ví dụ: chương trình phải kiểm tra dữ liệu quan sát hiện có và lọc các email một cách thích hợp.
Hồi quy: Thử thách này yêu cầu thuật toán máy học ước tính - và hiểu rõ - các mối quan hệ giữa các biến. Ngoài ra, phân tích hồi quy đặc biệt có lợi cho dự đoán và dự báo. Vì nó tập trung vào một biến phụ thuộc và một chuỗi các biến thay đổi khác.
Dự báo: là phương pháp dự đoán tương lai dựa trên các dữ kiện trong quá khứ và hiện tại, và nó được sử dụng rộng rãi để phân tích các mẫu.
Các loại học máy: Bán giám sát
Học tập bán giám sát khá giống với học tập có giám sát. Theo nghĩa nó sử dụng cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Hơn nữa, dữ liệu được gắn nhãn là thông tin có các thẻ liên quan để thuật toán có thể diễn giải nó. Trong khi dữ liệu không được gắn nhãn không có thông tin đó. Bằng cách sử dụng điều này
Các thuật toán học máy, khi được kết hợp với nhau, có thể học cách phân loại dữ liệu không được gắn nhãn.
Các loại máy học: Học mà không cần giám sát
Trong trường hợp này, thuật toán máy học sẽ kiểm tra dữ liệu để phát hiện các mẫu. Trong khi đó, không có phím phản hồi hoặc người điều hành để cung cấp hướng dẫn. Thay vào đó, bằng cách phân tích dữ liệu có thể truy cập, máy sẽ xác định các mối tương quan và liên kết. Hơn nữa, thuật toán máy còn lại để hiểu các tập dữ liệu lớn. Và cũng giải quyết dữ liệu đó trong một quá trình học tập không giám sát. Nhưng sau đó, thuật toán sẽ cố gắng tổ chức dữ liệu đó để mô tả cấu trúc của nó. Tuy nhiên, điều này có thể ngụ ý nhóm dữ liệu thành các cụm hoặc sắp xếp dữ liệu theo cách có tổ chức hơn.
Khi đánh giá dữ liệu bổ sung, khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó sẽ tăng lên và trở nên tinh chỉnh hơn
Các hoạt động sau thuộc phạm vi học tập không giám sát:
Clustering là quá trình nhóm các tập hợp dữ liệu có thể so sánh được (dựa trên các tiêu chí đã xác định). Điều cần thiết là phân đoạn dữ liệu thành các nhóm khác nhau và phân tích từng tập dữ liệu để khám phá xu hướng.
Giảm kích thước là quá trình giảm số lượng biến trong cuộc điều tra để có được thông tin chính xác cần thiết.
Các loại học máy: Thông qua củng cố
Học tăng cường có liên quan đến các thủ tục học tập trung đoàn. Trong đó thuật toán máy là một tập hợp các hành động, tham số và giá trị cuối cùng phải tuân theo. Theo định nghĩa của các quy tắc, thuật toán học máy cố gắng khám phá một số tùy chọn và khả năng. Qua đó theo dõi và đánh giá từng đầu ra để xác định đầu ra nào là lý tưởng. Ngoài ra, học tăng cường hướng dẫn các máy thông qua thử và sai. Hơn nữa, Nó học hỏi từ những kinh nghiệm trước đó và bắt đầu điều chỉnh chiến lược của mình để phản ứng với tình huống nhằm đạt được kết quả tiềm năng lớn nhất.
Đọc thêm: 5 Ứng dụng của Học máy trong Nơi làm việc
Ví dụ về học máy
Nhận dạng hình ảnh
Trong thế giới thực, nhận dạng hình ảnh là một ví dụ nổi tiếng và được sử dụng rộng rãi về học tập kỹ thuật số. Hơn nữa, Nó có thể nhận dạng một đối tượng dưới dạng hình ảnh kỹ thuật số tùy thuộc vào cường độ pixel trong ảnh đen trắng hoặc ảnh màu.
Ví dụ về máy học nhận dạng hình ảnh trong thế giới thực:
Ví dụ đầu tiên: Phân loại tia X là ác tính hoặc không phải ung thư.
Ví dụ thứ hai: Đặt tên cho một khuôn mặt được chụp ảnh (còn được gọi là “gắn thẻ” trên mạng xã hội).
Ví dụ thứ ba: Nhận dạng chữ viết tay được thực hiện bằng cách chia một chữ cái thành các hình nhỏ hơn.
Nó cũng thường được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt dựa trên hình ảnh. Công nghệ này có thể phát hiện ra những điểm chung và ghép chúng với khuôn mặt bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu về mọi người. Đây là một thuật ngữ thường xuyên được sử dụng trong thực thi pháp luật.
Nhận dạng giọng nói
Máy học có khả năng chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Cộng với giọng nói trực tiếp và ghi âm giọng nói đều có thể được chuyển thành tệp văn bản bằng một số giải pháp phần mềm. Cường độ trên các dải tần số thời gian cũng có thể được sử dụng để phân đoạn giọng nói.
Ví dụ về máy học nhận dạng giọng nói trong thế giới thực:
Thứ nhất, Tìm kiếm bằng giọng nói
Thứ hai, quay số điện thoại
Thứ ba, lệnh Appliance
Các thiết bị như Google Home và Amazon Alexa là những ví dụ về cách phần mềm nhận dạng giọng nói đang được sử dụng.
Đánh giá y tế
Máy học có thể hỗ trợ chẩn đoán bệnh. Hơn nữa, nhiều bác sĩ sử dụng chatbots với tính năng nhận dạng giọng nói để xác định các mẫu trong các triệu chứng.
Ví dụ về Học máy về chẩn đoán y tế trong thế giới thực:
- Hỗ trợ xây dựng chẩn đoán hoặc đề xuất một liệu trình điều trị
- nó được sử dụng trong ung thư học và bệnh học để xác định mô ác tính.
- Kiểm tra chất dịch cơ thể Trong một số trường hợp bệnh hiếm gặp, sự kết hợp giữa phần mềm nhận dạng khuôn mặt và máy học cho phép quét hình ảnh bệnh nhân. Cộng với việc xác định kiểu hình liên quan đến các bệnh di truyền không phổ biến.
Bảo hiểm rủi ro thống kê
Kinh doanh chênh lệch giá là một liên quan đến tài chính tự động phương pháp giao dịch được sử dụng để quản lý một khối lượng lớn chứng khoán. Tuy nhiên, một thuật toán giao dịch được sử dụng trong cách tiếp cận để phân tích một nhóm chứng khoán sử dụng dữ liệu kinh tế và các mối tương quan.
Học máy Ví dụ về kinh doanh chênh lệch giá thống kê trong thế giới thực:
Giao dịch thuật toán kiểm tra cấu trúc vi mô của thị trường
Phân tích lượng dữ liệu khổng lồ
Nhận ra cơ hội kinh doanh chênh lệch giá theo thời gian thực.
Máy học cải thiện cách tiếp cận chênh lệch giá bằng cách tối ưu hóa nó.
Phân tích dự đoán
Máy học có thể phân loại dữ liệu có thể truy cập thành các nhóm, sau đó có thể được chỉ định bởi các quy tắc do các nhà phân tích xác định. Tuy nhiên, khi việc phân loại hoàn tất, các nhà phân tích có thể tính toán khả năng thất bại.
Học máy Ví dụ về phân tích dự đoán trong hoạt động:
- Xác định xem một giao dịch là gian lận hay hợp pháp
- Cải thiện các phương pháp dự đoán để tính toán khả năng xảy ra sự cố.
Một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của học máy là phân tích dự đoán. Nó có thể được sử dụng cho mọi thứ, từ tạo sản phẩm đến định giá bất động sản.
Khai thác
Thông tin có cấu trúc có thể được trích xuất từ dữ liệu phi cấu trúc bằng cách sử dụng máy học. Các tổ chức tích lũy một lượng lớn dữ liệu từ khách hàng của họ. Hơn nữa, quá trình chú thích bộ dữ liệu cho các công cụ phân tích dự đoán được tự động hóa bằng cách sử dụng các thuật toán máy học.
Các ví dụ về Máy học về việc trích xuất từ thế giới thực:
Tạo một mô hình có thể dự đoán các bất thường của dây thanh âm.
Nó tạo ra các chiến lược để ngăn ngừa, chẩn đoán và điều trị bệnh tật.
Hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và điều trị các vấn đề nhanh chóng.
Thông thường, các thủ tục này tốn nhiều thời gian. Mặt khác, học máy có thể theo dõi và trích xuất thông tin từ hàng tỷ mẫu dữ liệu
Với Học máy, tương lai tươi sáng hơn
Máy học là một công nghệ trí tuệ nhân tạo tuyệt vời. Máy học đã thay đổi cuộc sống hàng ngày của chúng ta và tương lai trong các ứng dụng ban đầu của nó
Hãy xem Trình tạo cá nhân hóa nếu bạn đã sẵn sàng áp dụng công nghệ máy học vào chiến lược kinh doanh của mình và tạo ra trải nghiệm tùy chỉnh. Sử dụng mô hình và phân tích dự đoán để tìm hiểu về sở thích của từng khách hàng!
Khóa học máy
Khóa học máy học: Hồi quy tuyến tính một biến
Dựa trên một giá trị đầu vào, hồi quy tuyến tính dự đoán một đầu ra có giá trị thực. Chúng tôi thảo luận về việc sử dụng hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà ở, giới thiệu khái niệm hàm chi phí và giới thiệu phương pháp học theo phương pháp giảm dần độ dốc.
Khóa học máy học: Ôn tập về Đại số tuyến tính
Mô-đun tùy chọn này làm mới sinh viên về các khái niệm đại số tuyến tính. Cần có hiểu biết cơ bản về đại số tuyến tính trong phần còn lại của khóa học, đặc biệt là khi chúng ta bắt đầu nghiên cứu các mô hình có nhiều biến.
Khóa học máy học: Hồi quy tuyến tính nhiều biến
Điều gì sẽ xảy ra nếu đầu vào của bạn chứa nhiều giá trị? Mô-đun này trình bày cách hồi quy tuyến tính có thể được mở rộng để tính đến nhiều tính năng đầu vào. Chúng tôi cũng điểm qua các phương pháp hay nhất để đưa hồi quy tuyến tính vào hoạt động.
Khóa học máy học: Hướng dẫn cho Octave / Matlab
Khóa học này bao gồm các bài tập về lập trình sẽ giúp bạn hiểu cách đưa các thuật toán học vào thực tế. Thứ hai, bạn sẽ cần sử dụng Octave hoặc MATLAB để hoàn thành các bài tập lập trình. Mô-đun này giới thiệu cho bạn Octave / Matlab và hướng dẫn bạn quy trình gửi bài tập.
Khóa học máy học: Chính quy hóa
Các mô hình học máy phải có khả năng tổng quát hóa tốt các ví dụ mới mà mô hình đó chưa từng thấy trước đây. Ngoài ra, chúng tôi giới thiệu quy định hóa trong mô-đun này để giúp ngăn các mô hình trang bị quá nhiều dữ liệu đào tạo.
Học máy: Biểu diễn trong mạng thần kinh
Mạng lưới thần kinh là một mô hình dựa trên cách thức hoạt động của bộ não. Hơn nữa, nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng ngày nay. khi điện thoại thông dịch và hiểu lệnh thoại của bạn, rất có thể mạng nơ-ron sẽ hỗ trợ bạn hiểu giọng nói của mình. Một lần nữa, khi bạn rút séc, các máy tự động đọc các chữ số cũng sử dụng mạng nơ-ron.
Ngôn ngữ hiệu quả nhất cho Machine Learning là gì?
Mặc dù các ngôn ngữ cấp thấp hơn, chậm hơn (như R, C++ hoặc Java) khó thành thạo hơn. Các ngôn ngữ cấp cao hơn (như Python và JavaScript) học nhanh hơn nhưng sử dụng chậm hơn. Python là một ngôn ngữ quan trọng để phân tích dữ liệu và học máy.
Điều gì phân biệt AI với học máy?
AI được các máy tính “thông minh” sử dụng để bắt chước suy nghĩ của con người và thực hiện các hoạt động độc lập. Quá trình mà một hệ thống máy tính trở nên thông minh được gọi là học máy. Sử dụng mạng thần kinh, là tập hợp các thuật toán dựa trên bộ não con người, là một phương pháp dạy máy tính bắt chước suy luận của con người.
Toán học có cần thiết cho Machine Learning không?
Học máy chủ yếu dựa vào toán học để giúp tạo ra các thuật toán có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác.
Mã hóa có cần thiết cho Machine Learning không?
Có, bạn cần có một số kinh nghiệm viết mã nếu muốn làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học.
Học máy có thách thức không?
Nhu cầu hiểu biết sâu rộng về nhiều lĩnh vực toán học và khoa học máy tính, cũng như sự chú ý tỉ mỉ đến từng chi tiết cần thiết để phát hiện ra sự kém hiệu quả của thuật toán, là những yếu tố khiến việc học máy trở nên khó khăn. Để tối ưu hóa một thuật toán, các ứng dụng học máy cũng đòi hỏi sự chú ý chính xác.
Kết luận
Học máy là rất cần thiết đối với một doanh nhân hay phụ nữ, ngay cả khi còn là sinh viên. Nghiên cứu trên rõ ràng là bằng chứng.
Câu hỏi thường gặp về Học máy
AI và máy học là gì?
Trí tuệ nhân tạo là công nghệ cho phép máy mô phỏng hành vi của con người. Tuy nhiên, Học máy là một tập hợp con của AI cho phép máy tự động học từ dữ liệu trong quá khứ mà không cần lập trình một cách rõ ràng. Mục tiêu của AI là tạo ra một hệ thống máy tính thông minh giống như con người để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Bốn loại máy học là gì?
Có bốn loại thuật toán học máy: Thứ nhất, có giám sát, Thứ hai, bán giám sát, Thứ ba, không giám sát và Cuối cùng là tăng cường.
Học máy có khó không?
Mặc dù nhiều công cụ học máy tiên tiến khó sử dụng. Và cũng đòi hỏi rất nhiều kiến thức phức tạp về toán học, thống kê và kỹ thuật phần mềm nâng cao. Những người mới bắt đầu có thể làm được nhiều điều với những điều cơ bản, có thể tiếp cận rộng rãi. Vì vậy, để thành thạo việc học máy, một số môn toán là bắt buộc.
- AI Startups có thể thay đổi giao dịch không?
- KỸ THUẬT KHAI THÁC DỮ LIỆU để mở rộng quy mô bất kỳ Doanh nghiệp nào vào năm 2023
- Ghi nhận doanh thu: Cách hoạt động của GAAP & ASC 606
- Phân tích kinh doanh: Định nghĩa và các ví dụ trong thế giới thực
- Nguyên tắc ghi nhận doanh thu (GAAP) và Nguyên tắc sửa đổi mới
