O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um programa de inteligência artificial (IA) que oferece aos sistemas o potencial de descobrir e melhorar automaticamente a partir da experiência sem serem explicitamente projetados. O aprendizado de máquina concentra-se na progressão de programas de computador que podem acessar dados e implementá-los por si mesmos.
O processo de compreensão dos conceitos de começa com as observações ou dados, por exemplo, experiência direta ou instrução, para poder procurar comportamento por meio de dados e possibilidades mais eficazes no futuro, dependendo dos exemplos que fornecemos. O objetivo principal é geralmente permitir que os computadores aprendam automaticamente sem nenhum envolvimento ou assistência humana e modificar as atividades de acordo.
Definição de Machine Learning
Simplesmente diz Encontra padrão nos dados e usa esses padrões para prever o futuro
O Machine Learning nos permite descobrir padrões nos dados existentes, depois criar e utilizar um modelo que identifique esses padrões nos dados inovadores
O aprendizado de máquina se tornou popular
- Os grandes fornecedores acreditam que há muito dinheiro nesse mercado. O Machine Learning muitas vezes apoiará seus negócios
O que significa aprender?
Processo de aprendizado:
- Identificando padrões
- Reconhecendo esses padrões quando você os vê novamente
Por que o aprendizado de máquina é tão popular atualmente?
- Muitos dados
- Muita energia do computador
- Algoritmo eficaz de aprendizado de máquina
Todos esses fatores são realmente mais acessíveis do que nunca.
Como o Machine Learning facilita o trabalho?
O aprendizado de máquina nos ajudará a ter vidas mais felizes, saudáveis e ainda mais produtivas. Sempre que entendemos como canalizar o poder.
Alguns declaram que a IA geralmente está introduzindo a "revolução comercial". Enquanto a Revolução Industrial anterior controlava a força física e mecânica, a nova revolução controlava a capacidade intelectual e cognitiva. Eventualmente, um computador não substituirá o trabalho manual, mas também o trabalho intelectual. No entanto, como exatamente está indo para este manifesto? E isso está ocorrendo atualmente?
Aqui estão algumas inteligências artificiais e o aprendizado de máquina afetará sua vida cotidiana.
Carros autônomos e transporte automatizado
Você já voou de avião recentemente? Se, nesse caso, você tiver uma automação de transporte bastante experiente no trabalho. Esses aviões comerciais avançados usam o FMS (Flight Management System), uma combinação de GPS, sensores de movimento e sistemas de computador para poder posicionar-se durante o vôo. Portanto, o piloto médio do Boeing 777 consome apenas sete minutos basicamente pilotando o avião manualmente, e vários desses minutos são gastos durante a decolagem e também no pouso.
O salto para carros autônomos é muito mais desafiador. Há muito mais carros nas ruas, obstáculos a serem evitados e, portanto, restrições a serem consideradas quando se trata de padrões e protocolos de tráfego. No entanto, carros autônomos são realmente uma realidade. Esses carros movidos a IA possuem até carros excedentes movidos a humanos em total segurança, de acordo com uma pesquisa realizada com 55 veículos do Google que percorreram mais de 2 milhões e meio de quilômetros.
A consulta de navegação foi corrigida há muito tempo. Atualmente, o Google Maps está fornecendo dados de localização do smartphone. Simplesmente avaliando a localização do gadget de um momento para outro, ele pode descobrir a rapidez com que o dispositivo viaja. Simplificando, ele pode descobrir como o tráfego é lento em tempo real. Ele pode combinar esses dados com as ocorrências dos usuários para desenvolver uma imagem do tráfego a qualquer momento. Os mapas podem sugerir o caminho mais rápido para você, dependendo de engarrafamentos, obras ou acidentes entre você e o destino.
Além disso, alguns exemplos de ML e AI para facilitar nossa vida como
- Pesquisa do Google
- Jogos Inteligentes
- Previsões de ações
- Robótica
Principais empresas de aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina está se tornando uma parte importante de nossa vida cotidiana. É realmente utilizado em procedimentos financeiros, exames médicos, logística, postagem e uma variedade de diferentes indústrias de rápido crescimento.
- Google - Redes e máquinas neurais
- Tesla - piloto automático
- Amazon - Echo Speaker Alexa
- Apple - Hey Siri personalizado
- TCS - Primeiro modelo de entrega da máquina com robótica
- Facebook - Exército Chatbot etc.
Trabalhando com Machine Learning
Machine Learning, permite que os computadores se repliquem e se ajustem ao comportamento humano. Depois de aplicar o aprendizado de máquina, todas as conversas e ações realizadas são transformadas em algo que o sistema pode aprender e utilizar com facilidade por causa do know-how do período. Para entender e se transformar em melhor.
O Machine Learning tem três categorias e mostrarei como todos eles operam, com os exemplos.
Inicialmente, há
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Aprendizado de máquina supervisionado
onde o sistema beneficia as estatísticas anteriores para prever resultados futuros.
Então, como isso se manifesta?
Pense no sistema de reconhecimento de spam do Gmail. Agora, levará em consideração uma coleção de e-mails (um grande número, como milhões), que foram recentemente classificados por causa de spam ou não. Nesse nível, com a capacidade de identificar quais recursos um email que é spam ou não é exibido. Depois de obter conhecimento disso, é possível classificar os e-mails iniciais como spam ou não.
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Aprendizado de máquina não supervisionado
O aprendizado não supervisionado simplesmente funciona com os dados de entrada. É essencialmente ideal para os dados recebidos, permitindo que sejam mais compreensíveis e organizados. Principalmente, ele estuda os dados de entrada para descobrir comportamentos, pontos em comum ou falhas em seus clientes em potencial. Possivelmente considerado como a Amazon ou qualquer outro tipo de loja online pode recomendar quantos você pode comprar?
Isso realmente se deve ao aprendizado de máquina não supervisionado. Sites como esses consideram as aquisições anteriores e são capazes de recomendar outras atividades em que você possa estar pensando também.
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Aprendizagem por Reforço
O Aprendizado por Reforço permite que os sistemas entendam, dependendo dos benefícios anteriores de suas atividades. Sempre que um sistema exige uma resolução, ele pode ser penalizado ou honrado por se tratar de atividades. Para cada ação, ele deve receber um bom feedback, que é descoberto se isso funcionou com uma ação incorreta ou corretiva. Esse tipo de aprendizado de máquina geralmente é puramente focado na eficácia de aumento da função.
Vantagens do Machine Learning
Há muitas vantagens do aprendizado de máquina em vários campos, alguns campos e suas vantagens estão listados abaixo.
1. Cibersegurança -
Como as empresas lutam contra ataques cibernéticos contínuos e ameaças persistentes complexas, equipes maiores e comprometidas são agora necessárias para gerenciar problemas de espionagem cibernética. Para obter uma detecção bem-sucedida de violações, as ferramentas da próxima geração precisam avaliar vários dados em grande volume, com grande velocidade, para descobrir possíveis violações. Com o aprendizado de máquina, especialistas em rede qualificados podem facilmente descarregar a maior parte do movimento pesado que os ajudará a diferenciar uma ameaça que vale a pena perseguir de uma atividade genuína, sem precisar de análise extra.
2. Empresas -
- Previsões corretas de vendas: Existem inúmeras maneiras pelas quais o ML pode ajudar no processo de previsões de vendas. Os vários recursos fornecidos pela ML em relação às previsões de venda são:
i) Previsão e processamento de pesquisa rápida
ii) Uso de dados de fontes indefinidas
iii) Auxilia na expressão de estatísticas herdadas do comportamento do cliente
- Facilita as previsões médicas e a categoria de diagnóstico (para empresas médicas): O ML oferece um valor excelente no setor de saúde, pois ajuda o processo de determinação de pacientes de alto risco, além de fazer diagnósticos e aconselhar os medicamentos mais eficazes.
- Emails no local de trabalho Segurança contra spam: O ML permite que os sistemas de filtro de spam produzam os protocolos mais recentes aplicando redes neurais semelhantes ao cérebro para eliminar e-mails desnecessários.
3. Aprendizado e IA (Inteligente Artificial) para Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos:
- Entrega e entrega mais rápidas e com maior produção: o mercado de veículos autônomos permanece nas fases iniciais. Mesmo assim, simplesmente porque começa a amadurecer, há certamente uma tremenda possibilidade de reduzir os tempos de remessa. Motoristas de caminhão humanos podem facilmente pousar na rua para obter um pequeno período de tempo em um período de tempo específico. Veículos autônomos, guiados por IA e aprendizado de máquina, geralmente não precisam desse período de condução.
- Administração de inventário - o uso essencial das vantagens da IA geralmente melhora os recursos da perspectiva do computador dos sistemas e máquinas de ERP (Enterprise Resource Planning). A perspectiva do computador pode ser descrita como o campo da ciência da computação que realmente trabalha para permitir que os sistemas de computador descubram, determinem e processem imagens.
Devido ao aprendizado de máquina e ao aprendizado profundo, a distinção de imagens tornou-se progressivamente mais viável, o que significa que os sistemas de computadores agora são capazes de identificar e classificar itens em imagens com um alto nível de confiabilidade - em alguns casos, possivelmente superando os humanos.
Com relação à administração da cadeia de suprimentos, a perspectiva do computador pode permitir facilmente uma melhor administração de inventário. Concentre-se, como testar um sistema quando um robô pré-carregado com uma câmera monitorou o inventário nas lojas. (Para fatos sobre diferentes tendências e preocupações cruciais no gerenciamento moderno da cadeia de suprimentos).
Habilidades necessárias de aprendizado de máquina
Comando na linguagem de programação para aprender habilidades de aprendizado de máquina como R, Python e TenserFlow.js. R é uma linguagem de programação de código aberto e amiga do ambiente. Ele suporta aprendizado de máquina, suporta vários tipos de computação sobre estatísticas e muito mais. Possui muitos pacotes disponíveis para solucionar problemas de aprendizado de máquina e todo tipo de outras coisas.
R é muito popular.
Muitos machine learning comercial oferecendo suporte R. Mas essa não é a única opção:
Pitão
Além disso, o Python é cada vez mais popular, devido a uma tecnologia de código aberto para executar o aprendizado de máquina. Existem várias bibliotecas e pacotes para python também. Portanto, o R não está mais sozinho como o único idioma de código aberto.
TenserFlow.js
O TensorFlow.js é uma biblioteca JavaScript acelerada por hardware de código aberto destinada ao treinamento e implementação de modelos de aprendizado de máquina.
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Desenvolver ML no navegador da Web
Use APIs versáteis e fáceis de usar para desenvolver modelos desde o início usando a coleção de álgebra linear JavaScript de baixo nível, bem como a API de camadas de alto nível.
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Gerenciar modelos existentes
Trabalhe com a conversão do modelo TensorFlow.js para executar os modelos pré-existentes do TensorFlow mais adequados no navegador da web.
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Estudar modelos existentes
Treine novamente os modelos ML existentes, trabalhando com dados do sensor conectados ao navegador da Web ou com diferentes estatísticas do lado do cliente.
Por que devemos usar o Machine Learning?
O aprendizado de máquina é necessário para tarefas que podem ser muito complicadas para os humanos codificarem diretamente. Algumas tarefas são incrivelmente complicadas que podem ser impróprias, se não difíceis, para os seres humanos exercerem todos os aspectos técnicos e codificarem explicitamente para elas. Portanto, em vez disso, oferecemos um grande número de dados ao algoritmo de aprendizado de máquina e, em seguida, deixamos que o algoritmo resolva esses problemas, descobrindo esses dados e procurando um modelo que deve realizar os atuais programadores de computador que eles planejaram realizar.
Escopo do Machine Learning
O Machine Learning está agora entre os tópicos mais populares em Ciência da Computação. Tecnologias como digital, big data, inteligência artificial, automação e aprendizado de máquina estão moldando progressivamente o futuro do trabalho e dos empregos. Na verdade, é uma lista específica de métodos que permitem às máquinas entender a partir dos dados e ajudam a fazer previsões. Se os preconceitos do recente e do presente alimentam as previsões do futuro, é alto na tentativa de esperar que a IA funcione independentemente dos defeitos humanos.
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Aprendizado colaborativo:
O aprendizado colaborativo tem tudo a ver com o uso de entidades computacionais distintas, de modo que elas colaborem para poderem criar resultados aprimorados de aprendizagem do que poderiam ter conseguido sozinhos. Um bom exemplo disso pode ser a implementação dos nós de um sistema de rede de sensores de IoT ou precisamente o que é conhecido como análise de borda. Enquanto estiver usando a IoT, é provável que muitas entidades diferentes sejam úteis para aprender de forma colaborativa de várias maneiras.
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Processo de computação quântica:
Os trabalhos de aprendizado de máquina exigem complicações, incluindo manipulação e classificação de muitos vetores em áreas de alta dimensão. Os algoritmos tradicionais que aplicamos atualmente para corrigir muitas dessas complicações levam algum tempo. Os computadores quânticos provavelmente serão bons em manipular vetores de alta dimensão em grandes áreas de itens de tensores. Provavelmente, ambos os desenvolvimentos de algoritmos de aprendizado de máquina quântico supervisionados e não supervisionados certamente aumentarão significativamente o número de vetores e suas dimensões significativamente mais rapidamente do que os algoritmos tradicionais. Isso tende a causar um aumento significativo na velocidade com que os algoritmos de aprendizado de máquina certamente funcionarão.
Quem é o público certo para aprender tecnologias de Machine Learning?
- Líderes de negócios - Eles querem soluções para o problema de negócios. Boas soluções têm valor comercial real. Boas organizações fazem as coisas mais rápido, melhor e mais barato e, portanto, os líderes de negócios realmente querem essas soluções. Isso é bom porque o líder de negócios também tem dinheiro para pagar por essas soluções.
- Desenvolvedores de software - Eles querem criar um aplicativo melhor. Se você possui desenvolvedores de software, o aprendizado de máquina pode ajudá-lo a criar aplicativos mais inteligentes, mesmo que não seja você quem cria os modelos; você pode apenas usar os modelos.
- Cientistas de dados - Eles querem ferramentas poderosas e fáceis de usar. A primeira pergunta é lembrar à sua mente o que é um cientista de dados?
Alguém que conhece:
- Estatisticas
- Software de aprendizado de máquina
- Algum domínio do problema (idealmente)
Algum domínio problemático - Manutenção preventiva do robô e fraude nas transações com cartão de crédito, etc.
Há algumas coisas importantes a saber sobre o Data Scientist
- Os bons são escassos
- Os bons são caros
Você pode resolver um importante problema de negócios com o aprendizado de máquina, economizar muito dinheiro. Existe um valor real para os negócios e, portanto, um bom cientista de dados que conhece todas essas três coisas, como estatística, software de aprendizado de máquina e domínio de problemas, pode ter enorme valor.
Como essa tecnologia o ajudará no crescimento da carreira?
Alguns pontos são importantes para o aprendizado de máquina no crescimento da carreira, conforme abaixo.
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Converta complicações da organização em uma visão matemática:
O aprendizado de máquina é um campo quase criado para pensamentos lógicos. Sendo uma profissão, isso combina tecnologia, matemática e avaliação de negócios como uma tarefa. Você precisa ser capaz de se concentrar bastante na tecnologia e obter essa atenção intelectual; no entanto, você também deve ter essa visibilidade em relação a complicações de negócios e também indicar um problema da empresa em relação a uma dificuldade matemática de aprendizado de máquina e fornecer benefícios até o final.
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Essencialmente, destaque um histórico na análise de dados:
Os analistas de dados estão na posição ideal para mudar para uma profissão de aprendizado de máquina como sua próxima fase. Nesta parte, um elemento essencial pode ser uma mentalidade analítica, indicando que é um tipo de método para considerar causas, efeitos e autodisciplina em que você analisa os dados, analisa os dados, determina o que executa, especificamente não realmente funciona. Além disso, parece ser capaz de discutir informações de maneira significativa, produzir boa visualização, sintetizar informações para que possam ser entendidas pelos parceiros de negócios, é bastante essencial.
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Aprenda Python e também como trabalhar com bibliotecas de aprendizado de máquina:
Até onde as linguagens de programação vão e obtendo conhecimento de Python. Depois disso, entre nas bibliotecas de aprendizado de máquina: “O Scikit-learn e o Tensor Flow são muito famosos no campo.”
Conclusão - O que é aprendizado de máquina
Os processos de Machine Learning usados em avaliações organizadas de áreas complicadas de análise, incluindo melhoria da qualidade, podem ajudar no título e no processo de triagem de adição subjetiva. Os métodos de aprendizado de máquina são de interesse especificado, considerando que aumentar continuamente os resultados da pesquisa e a acessibilidade da evidência total é um obstáculo especificado no progresso da qualidade do campo de análise. O contrato aprimorado de revisores parecia estar conectado a uma melhor eficiência preditiva.
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