Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique est un programme d'intelligence artificielle (IA) qui offre aux systèmes le potentiel de découvrir et d'améliorer automatiquement l'expérience sans être explicitement conçu. L'apprentissage automatique se concentre sur la progression des programmes informatiques qui peuvent accéder aux données et les déployer pour apprendre par eux-mêmes.
Le processus de compréhension des concepts de commence par les observations ou les données, par exemple, l'expérience directe ou l'instruction, pour pouvoir rechercher un comportement à travers des données et des possibilités plus efficaces à l'avenir en fonction des exemples que nous donnons. L'objectif principal est généralement de permettre aux ordinateurs d'apprendre automatiquement sans aucune implication ou assistance humaine et de modifier les activités en conséquence.
Définition de l'apprentissage automatique
Dit simplement Trouve le modèle dans les données et utilise ce modèle pour prédire l'avenir
L'apprentissage automatique nous permet de découvrir des modèles dans les données existantes, puis de créer et d'utiliser un modèle qui identifie ces modèles dans des données innovantes.
L'apprentissage automatique est devenu courant
- Les grands vendeurs croient qu'il y a beaucoup d'argent sur ce marché L'apprentissage automatique soutiendra souvent votre entreprise
Que signifie apprendre?
Processus d'apprentissage:
- Identifier les modèles
- Reconnaître ces modèles lorsque vous les revoyez
Pourquoi l'apprentissage automatique est si populaire actuellement?
- Beaucoup de données
- Beaucoup de puissance informatique
- Algorithme d'apprentissage automatique efficace
Tous ces facteurs sont en fait encore plus accessibles que jamais.
Comment l'apprentissage automatique facilite-t-il le travail?
L'apprentissage automatique nous aidera à vivre une vie plus heureuse, plus saine et encore plus productive. Chaque fois que nous comprenons comment canaliser le pouvoir.
Certains déclarent que l'IA inaugure généralement une «révolution commerciale». Alors que la révolution industrielle précédente contrôlait la force physique et mécanique, la nouvelle révolution contrôlera les capacités intellectuelles et cognitives. Finalement, un ordinateur ne remplacera pas le travail manuel, mais aussi le travail intellectuel. Mais comment va exactement ce manifeste? Et c'est ce qui se passe actuellement?
Voici quelques informations sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique qui auront un impact sur votre vie quotidienne.
Voitures autonomes et transport automatisé
Avez-vous déjà volé dans un avion récemment? Si, dans ce cas, vous avez une automatisation des transports assez expérimentée au travail. Ces avions commerciaux avancés utilisent le FMS (Flight Management System), une combinaison de GPS, de capteurs de mouvement et de systèmes informatiques pour pouvoir se positionner pendant le vol. Par conséquent, le pilote moyen d'un Boeing 777 consomme simplement sept minutes à piloter l'avion manuellement, et plusieurs de ces minutes sont consacrées au décollage et à l'atterrissage.
Le saut dans les voitures autonomes est beaucoup plus difficile. Il y a beaucoup plus de voitures dans les rues, des obstacles à éviter, et donc des restrictions à prendre en compte en ce qui concerne les schémas de circulation et les protocoles. Cependant, les voitures autonomes sont en réalité une réalité. Ces voitures propulsées par l'IA possèdent même plus que les voitures à propulsion humaine en toute sécurité, selon des recherches avec 55 véhicules Google qui ont parcouru plus de 1, 3 million de kilomètres complètement.
La requête de navigation avait été corrigée depuis longtemps. Google Maps recherche actuellement des données de localisation à partir du smartphone. En évaluant simplement l'emplacement du gadget d'un point à un autre, il peut déterminer la vitesse à laquelle l'appareil se déplace. Autrement dit, il pourrait comprendre à quel point le trafic est lent en temps réel. Il peut combiner ces données avec des événements via les utilisateurs pour développer une image du trafic à un moment donné. Les cartes peuvent vous suggérer l'itinéraire le plus rapide en fonction des embouteillages, des travaux de construction ou des accidents entre vous et la destination.
Aussi, un exemple pour le ML et l'IA pour nous faciliter la vie comme
- Recherche Google
- Jeu intelligent
- Prédictions boursières
- Robotique
Meilleures entreprises d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique devient une partie importante de notre vie quotidienne. Il est vraiment utilisé dans les procédures financières, les examens médicaux, la logistique, le détachement et une variété d'industries à croissance rapide.
- Google - Réseaux de neurones et machines
- Tesla - Pilote automatique
- Amazon - Echo Speaker Alexa
- Apple - Hey Siri personnalisé
- TCS - Premier modèle de livraison de machine avec robotique
- Facebook - Chatbot Army etc.
Utilisation de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique permet aux ordinateurs de se répliquer et de s'adapter à un comportement humain. Après avoir appliqué le machine learning, chaque conversation et chaque action effectuée est transformée en quelque chose que le système peut facilement apprendre et utiliser en raison du savoir-faire pour la période.
L'apprentissage automatique comporte trois catégories, et je vais vous montrer comment elles fonctionnent toutes, avec les exemples.
Au départ, il y a
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Apprentissage automatique supervisé
où le système profite des statistiques précédentes pour prévoir les résultats futurs.
Alors, comment cela se manifeste-t-il?
Pensez au système de reconnaissance du spam de Gmail. Maintenant, il prendra en considération une collection d'e-mails (un nombre énorme, tout comme des millions) qui ont récemment été classés en raison du spam ou non. À partir de ce niveau, avec la possibilité d'identifier ce qui présente un e-mail qui est du spam ou non. Une fois que vous en avez pris connaissance, avec la possibilité de classer les e-mails de début comme spam ou autrement.
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Apprentissage automatique non supervisé
L'apprentissage non supervisé fonctionne simplement avec les données d'entrée. C'est essentiellement idéal pour les données entrantes qui vont leur permettre d'être plus compréhensibles et organisées. Principalement, il étudie les données d'entrée pour découvrir le comportement ou les points communs ou les défauts de vos prospects. Peut-être envisagé comment Amazon ou tout autre type de magasins en ligne peuvent en recommander de nombreux que vous pouvez acheter?
C'est vraiment dû à l'apprentissage automatique non supervisé. Des sites Web comme ceux-ci tiennent compte des acquisitions antérieures et sont capables de recommander d'autres activités auxquelles vous pourriez penser également.
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Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement permet aux systèmes de comprendre en fonction des avantages antérieurs de ses activités. Chaque fois qu'un système nécessite une résolution, il peut être pénalisé ou honoré car ce sont des activités. Pour chaque action, il devrait obtenir une bonne rétroaction, ce qui découvre si cela a fonctionné une action incorrecte ou corrective. Ce type d'apprentissage automatique est généralement purement axé sur l'efficacité de la fonction boost.
Avantages de l'apprentissage automatique
Il existe de nombreux avantages de l'apprentissage automatique dans divers domaines, certains domaines et leurs avantages sont énumérés ci-dessous.
1. Cybersécurité -
Parce que les entreprises luttent contre les cyberattaques continues et les menaces persistantes complexes, des personnels plus engagés sont désormais nécessaires pour gérer les problèmes de cyberespionnage. Pour réussir la détection des violations, les outils de nouvelle génération doivent évaluer un certain nombre de données en grand volume, avec une grande vitesse, pour déterminer les violations probables. Avec l'apprentissage automatique, les experts réseau qualifiés peuvent facilement décharger la plupart des déplacements lourds qui les aideront à différencier une menace qui vaut la peine d'être poursuivie d'une véritable activité ne nécessitant simplement aucune analyse supplémentaire.
2. Entreprises -
- Prédictions de vente correctes: Il existe de nombreuses façons pour qu'elles puissent aider le processus de prédiction de vente. Les différentes fonctionnalités fournies par ML concernant les prévisions de vente sont:
i) Prévision et traitement rapides de la recherche
ii) Utilisation des données de sources indéfinies
iii) Aide à exprimer les anciennes statistiques du comportement du client
- Facilite la catégorie des prévisions médicales et des diagnostics (pour les sociétés médicales): ML offre une excellente valeur dans l'industrie des soins de santé car il aide à déterminer les patients à haut risque en plus de poser des diagnostics et conseille les médicaments les plus efficaces.
- Sécurité des spams sur le lieu de travail: ML permet aux systèmes de filtrage des spams de produire les derniers protocoles appliquant des réseaux de neurones de type cérébral pour éliminer les e-mails inutiles.
3. Apprentissage et IA (artificiel intelligent) pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement:
- Expédition et livraison plus rapides et à plus haut rendement: le marché du véhicule autonome reste à ses balbutiements. Même ainsi, simplement parce qu'il commence à mûrir, il existe certainement une énorme possibilité de réduire les délais d'expédition. Les conducteurs de camions humains peuvent facilement atterrir dans la rue pour obtenir une petite période de temps dans un laps de temps spécifique. Les véhicules autonomes, entraînés par l'IA et l'apprentissage automatique, n'ont pas besoin d'être souvent la période de conduite.
- Administration de l'inventaire - L'utilisation essentielle des avantages de l'IA améliore généralement les fonctionnalités de perspective informatique des systèmes et machines ERP (Enterprise Resource Planning). La perspective informatique peut être décrite comme le domaine de l'informatique qui fonctionne réellement pour permettre aux systèmes informatiques de découvrir, de déterminer et de traiter des images.
En raison de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur, la distinction d'images est devenue progressivement plus faisable, ce qui signifie que les systèmes informatiques sont désormais en mesure d'identifier et de trier les éléments dans les images avec un haut niveau de fiabilité - dans certains cas, surpassant peut-être les humains.
En ce qui concerne l'administration de la chaîne d'approvisionnement, la perspective informatique peut facilement permettre une meilleure administration des stocks. Concentrez-vous sur, par exemple, tester un système lorsqu'un robot préchargé avec une caméra surveille l'inventaire dans les magasins. (Pour des informations sur les différentes tendances et les préoccupations cruciales de la gestion moderne de la chaîne d'approvisionnement).
Compétences d'apprentissage automatique requises
Commande dans le langage de programmation pour acquérir des compétences d'apprentissage automatique comme R, Python et TenserFlow.js. R est un langage de programmation open source et respectueux de l'environnement. Il prend en charge l'apprentissage automatique, il prend en charge différents types de calcul sur les statistiques et plus encore. Il a de nombreux packages disponibles pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique et toutes sortes d'autres choses.
R est très populaire.
Beaucoup d'apprentissage automatique commercial offrant un support R. Mais ce n'est pas le seul choix:
Python
Python est en outre de plus en plus populaire, en raison d'une technologie open source pour l'exécution de l'apprentissage automatique. Il existe également un certain nombre de bibliothèques et de packages pour python. Donc R n'est plus seul comme seul langage open source.
TenserFlow.js
TensorFlow.js est une bibliothèque JavaScript accélérée par matériel open-source destinée à la formation et à la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique.
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Développer ML dans le navigateur Web
Utilisez des API polyvalentes et conviviales pour développer des modèles dès le début en utilisant une collection d'algèbre linéaire JavaScript de bas niveau ainsi qu'une API de couches de haut niveau.
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Gérer les modèles existants
Travaillez avec la conversion de modèle TensorFlow.js pour effectuer les modèles TensorFlow préexistants les plus appropriés sur le navigateur Web.
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Étudier les modèles existants
Recycler les modèles ML préexistants en utilisant des données de capteur attachées au navigateur Web ou différentes statistiques côté client.
Pourquoi devrions-nous utiliser le Machine Learning?
L'apprentissage automatique est requis pour les tâches qui peuvent être trop compliquées à coder directement par les humains. Quelques tâches sont incroyablement compliquées, car il peut être inapproprié, sinon difficile, pour les humains d'exercer toutes les technicités et donc de les coder explicitement. Par conséquent, nous proposons plutôt un grand nombre de données à l'algorithme d'apprentissage automatique et nous laissons ensuite l'algorithme le découvrir en découvrant ces données et en recherchant un modèle qui devrait accomplir les programmeurs informatiques réels l'ont prévu.
Portée de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est désormais l'un des sujets les plus populaires en informatique. Des technologies comme le numérique, les mégadonnées, l'intelligence artificielle, l'automatisation et l'apprentissage automatique façonnent progressivement l'avenir du travail et des emplois. Il s'agit en fait d'une liste particulière de méthodes qui permettent aux machines de comprendre à partir des données et d'aider à faire des prévisions. Si les préjugés du récent et du présent alimentent les prédictions de l'avenir, c'est élevé dans une tentative de s'attendre à ce que l'IA fonctionne indépendamment des défauts humains.
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Apprentissage collaboratif:
L'apprentissage collaboratif consiste à utiliser des entités de calcul distinctes afin qu'elles collaborent afin de créer des résultats d'apprentissage améliorés qu'elles n'auraient pu réaliser par elles-mêmes. Un bon exemple de cela pourrait être l'implémentation des nœuds d'un système de réseau de capteurs IoT, ou précisément ce qu'on appelle l'analyse de bord. Lors de l'utilisation de l'IoT, de nombreuses entités différentes seront probablement utiles pour apprendre en collaboration de plusieurs manières.
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Processus d'informatique quantique:
Les travaux d'apprentissage automatique nécessitent des complications, notamment la manipulation et la classification de nombreux vecteurs dans des zones de grande dimension. Les algorithmes traditionnels que nous appliquons actuellement pour corriger bon nombre de ces complications prennent un certain temps. Les ordinateurs quantiques seront probablement bons pour manipuler des vecteurs de haute dimension dans d'énormes zones d'objets tensoriels. Il est fort probable que les deux développements d'algorithmes d'apprentissage automatique quantique supervisés et non supervisés augmenteront certainement considérablement le nombre de vecteurs et leurs dimensions beaucoup plus rapidement que les algorithmes traditionnels. Cela a tendance à augmenter considérablement la vitesse à laquelle les algorithmes d'apprentissage automatique fonctionneront certainement.
Quelle est la bonne audience pour l'apprentissage des technologies d'apprentissage automatique?
- Chefs d'entreprise - Ils veulent des solutions au problème commercial. Les bonnes solutions ont une réelle valeur commerciale. Les bonnes organisations font les choses plus rapidement, mieux et moins cher et les chefs d'entreprise veulent donc vraiment ces solutions. C'est une bonne chose car le chef d'entreprise a également l'argent pour payer ces solutions.
- Développeurs de logiciels - Ils veulent créer une meilleure application. Si vous avez des développeurs de logiciels, l'apprentissage automatique peut vous aider à créer des applications plus intelligentes, même si vous n'êtes pas celui qui crée les modèles; vous pouvez simplement utiliser les modèles.
- Data Scientists - Ils veulent des outils puissants et faciles à utiliser. La première question est de rappeler à votre esprit ce qu'est un Data Scientist?
Quelqu'un qui connaît:
- Statistiques
- Logiciel d'apprentissage automatique
- Un domaine problématique (idéalement)
Certains domaines problématiques - Maintenance préventive des robots et fraude aux transactions par carte de crédit, etc.
Il y a quelques éléments clés à savoir sur Data Scientist
- Les bons sont rares
- Les bons sont chers
Vous pouvez résoudre un problème commercial important avec l'apprentissage automatique, vous pouvez économiser beaucoup d'argent, il y a là une réelle valeur commerciale, et donc un bon scientifique des données qui connaît ces trois choses comme les statistiques, les logiciels d'apprentissage automatique et le domaine problématique peut avoir d'énormes valeur.
Comment cette technologie vous aidera-t-elle à progresser dans votre carrière?
Certains points sont importants pour l'apprentissage automatique dans la croissance de carrière, comme indiqué ci-dessous.
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Convertissez les complications de l'organisation en une vue mathématique:
L'apprentissage automatique est un domaine presque créé pour les pensées logiques. Étant une profession, cela combine la technologie, les mathématiques et l'évaluation des entreprises en une seule tâche. Vous devez être capable de vous concentrer beaucoup sur la technologie et pour obtenir cette attention intellectuelle, cependant, vous devez également obtenir cette visibilité sur les complications commerciales et également signaler un problème d'entreprise vers une difficulté d'apprentissage automatique mathématique, et fournir des avantages à la fin.
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Essentiellement, présenter un arrière-plan dans l'analyse des données:
Les analystes de données sont dans la position idéale pour passer à une profession d'apprentissage automatique comme prochaine étape. Dans cette partie, un élément essentiel peut être un état d'esprit analytique, indiquant que c'est une sorte de méthode pour considérer les causes, les effets et l'autodiscipline où vous examinez les données, vous les fouillez, déterminez ce qui fonctionne, en particulier ne fonctionne pas vraiment, peut il y a une valeur aberrante De plus, il semble être en mesure de discuter des informations de manière significative, de produire une bonne visualisation, de synthétiser les informations afin qu'elles puissent être comprises par les associés, est assez essentiel.
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Apprenez Python ainsi que comment travailler avec les bibliothèques d'apprentissage automatique:
En ce qui concerne les langages de programmation et l'acquisition de connaissances sur Python. Après cela, sautez dans les bibliothèques d'apprentissage automatique: "Scikit-learn et Tensor Flow sont très célèbres dans le domaine."
Conclusion - Qu'est-ce que l'apprentissage automatique
Les processus d'apprentissage automatique utilisés dans les évaluations organisées de domaines d'analyse complexes, y compris l'amélioration de la qualité, pourraient aider dans le processus de sélection du titre et de l'addition subjective. Les méthodes d'apprentissage automatique sont d'un intérêt particulier compte tenu de l'augmentation continue des résultats de recherche et l'accessibilité de l'ensemble des preuves est un obstacle spécifié du progrès de la qualité du champ d'analyse. L'amélioration du contrat du réviseur semblait liée à une meilleure efficacité prédictive.
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