Strojno učenje znači stroj koji se sam naučava i metoda je automatizirane analize podataka. To je znanost koja računalima omogućuje analizu podataka i automatski izradi modele iz tih podataka. Stroj može hraniti podatke i prilagoditi se preciznijim predviđanjima i djelovati u skladu s tim.
Što je učenje stroja?
Jednom programirani, ti složeni algoritmi ne zahtijevaju daljnje programiranje. Mogu se prilagoditi i podučavati na temelju podataka koji im se pružaju. Razmislite o automobilu koji vozi samouprave, algoritmi učenja stroja koji se provode ispod nape osiguravaju da automobil može naučiti i samostalno donositi odluke. Zato je više automobila potaknuto, preciznije i preciznije odluke koje će poduzeti.
Također, još jedno veliko područje njihova korištenja je sigurnost podataka i otkrivanje zlonamjernog softvera. Moderna protuvirusna rješenja nastoje naučiti od upotrebe različitih korisnika i stvoriti više održivog softvera koji može zatvoriti velike sigurnosne rupe. Krivotvorene transakcije mogu se otkriti i sve to ukazati uz pomoć ovih algoritama i nekih podataka u stvarnom svijetu.
Pogledajte ovo zanimljivo čitanje iz forbes koji raspravlja o glavnim područjima korištenja algoritama Machine Ganz.
Kako naučiti 'Strojno učenje'?
Kao i po računalnim i tehnološkim stručnjacima, Machine Learning će biti najpoželjnije nadolazeće polje. Također, inženjeri podataka plaćaju puno bolje od konvencionalnih razvojnih programera / inženjera. Ako vam svejedno interese veliki podaci, a vi ste bili članovi statusa vašeg klase. Ili možda samo ovo polje inženjerstva izgleda intuitivno za vas, možete iz nje izraditi karijeru.
Da biste započeli, morate biti upoznati s vrlo osnovnom računalnom znanosti. Osnovna računalna znanost se podučava u prvoj godini većine fakulteta širom svijeta. Ali ako slučajno promijenite polja računarskoj znanosti ili ako jednostavno ne studirate računala na fakultetu, trebate pogledati neke osnovne računalne programe. Predlažem Harvardovu CS50 u bilo kojem trenutku. Besplatno je dostupan kao online tečaj za EDx i možete se odlučiti za plaćenu potvrdu.
Nakon što ste dobili osnove, morate se unaprijediti u statici, računu i nekim drugim područjima matematike. Sada će doći vrijeme da nauče stvarne algoritme strojnog učenja. Predlažem da pročitate ovaj članak iz Darshan Hedgea. Bio je inženjer stroja za učenje u NVIDIA-ju i trenutno radi s Otom. U ovom članku, on je razgovarao korak po korak proces postati uspješan Strojno učenje Inženjer.
Strojno učenje i umjetna inteligencija
Strojno učenje obično se zbunjuje Umjetna inteligencija ali kažem da je učenje stroja podskup Umjetne inteligencije. Umjetna inteligencija je širi koncept izrade računala i stroj sam obavljati zadatke. Strojno učenje odnosi se na prilagodbu algoritama na dostavljene podatke.
Htio bih citirati odgovor na Quori iz Xavier Amatriaina:
Machine learning is a particular approach to artificial intelligence. It is true that it is proving to me the most successful approach to AI. But, I disagree with ---‘s answer: it is NOT the “only” approach.
Na primjer, iznenadili biste se kada čujete da neki autobusi koji sami voze, a koji se trenutačno opisuju kao AI, koriste vrlo malo učenja stroja i uglavnom koriste sustave koji se temelje na pravilima.
To je rekao, ja bih se složio da većina AI aplikacija danas su zaista koristiti ili će koristiti ML uskoro.
Pročitajte cijeli odgovor ovdje.
Microsoft Azure učenje stroja
Azure je usluga oblak koje nudi tvrtka Microsoft koja vam omogućuje izgradnju i implementaciju moćnih aplikacija za učenje stroja u pokretu. Radi se o stvaranju aplikacija koje koriste prediktivnu analizu za izvješćivanje futurističkih situacija. Na temelju podataka, aplikacije mogu predvidjeti nadolazeće pogreške i teške situacije. Složeni algoritmi koji se ovdje koriste pripadaju i Xboxu, Cortani i ostalim Microsoftovim proizvodima. Besplatno se možete registrirati za Microsoft Azure Machine Learning Studio ili odabrati paket od 9,99 $ mjesečno koji uključuje mnogo značajki.
Strojno učenje je vrlo zanimljivo polje za polaganje ruku. Ako volite podatke, svakako ćete voljeti učenje stroja. Pogledajte sve članke koje sam povezao na različitim mjestima u ovom postu. Sigurno će vas impresionirati i motivirati vas da pročitate više o ovoj zanimljivoj znanosti.
