Vad är maskininlärning?

Vad är maskininlärning?

Introduktion

Världen förändras snabbare än du kan föreställa dig. Nya tekniker har hittats, en del av de gamla har fallit i glömska, medan andra har förnyats eller modifierats. En teknik som verkligen har förändrat världen är artificiell intelligens. Att bara säga att den har förändrat världen är faktiskt en underdrift. Det är en teknik som har berört liv som är mycket starkare än något annat i världen. AI har förmågan att förändra alla branscher.

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens (AI) och datavetenskap och använder data och algoritmer för att bete sig nästan som människor och göra förutsägelser som förändrar hur företag bedriver sin verksamhet. Den använder sig av matematik, artificiell intelligens, statistik och datavetarnas erfarenhet för att öka försäljningen, förbättra kundrelationerna och driva verksamheten.

Maskininlärning kan ge rekommendationer eller förutsägelser oavsett vilka data som kommer in och har förmågan att avslöja de viktigaste punkterna i data. Det är med hjälp av dessa insiktsfulla data som företag gör kritiska drag och fattar beslut som drastiskt påverkar företagets framtid. I takt med att data växer, ökar också kravet på snabb och korrekt datautvinning.

Varje beslut som du fattar om din verksamhet baseras på data som stöder dem, och algoritmer för maskininlärning spelar en viktig roll i detta.

Hur fungerar maskininlärning?

Med enkla ord fungerar maskininlärning genom att utforska data, identifiera mönster och hitta meningsfulla insikter med minimal mänsklig inblandning. Konceptet har funnits länge, men i takt med att data blev komplexa blev ML också komplext. Den har lärt sig att snabbt och effektivt tillämpa komplexa algoritmer på stora dataapplikationer. Detta kan bli mer sofistikerat i takt med att uppgifterna blir mer komplexa, men det är bra att vara sofistikerad eftersom du håller dig före konkurrenterna. Med korrekta dataprediktioner som genereras med hjälp av ML kan du förbättra marknadsföringsstrategierna och skapa unika scenarier som ger önskat resultat.

ML fungerar genom att analysera datamönster och göra förutsägelser från dessa datamängder. Så småningom lär de sig genom försök och misstag och lär sig att göra förutsägelser med nya datamängder. Utvecklaren lär maskinen på samma sätt som människor lär sig att känna igen saker och fatta beslut utifrån det. Så småningom kommer maskinen att kunna lära sig själv. ML är ren matematik, algoritmerna för maskininlärning skapas med hjälp av olika matematiska funktioner, och dessa kan modifieras och ändras.

Det finns fyra sätt att göra detta på:

1. Övervakad inlärning

Övervakad inlärning är nästan som mänsklig inlärning, där datavetare tränar AI-systemet med specifika regler och dataset. Datamängderna kommer att ha indata och utdata, och maskinen kommer att lära sig vad den ska leta efter i indata. Algoritmerna lär sig genom exempel.

2. Semi-övervakad inlärning

Detta är en blandning av övervakad inlärning och oövervakad inlärning, vilket kommer att diskuteras längre fram. I denna inlärningsprocess tränas maskinen endast en liten bit. Uppgifterna kommer endast att tränas för en liten del av helheten, medan den större delen förblir omärkt. Systemet lär sig reglerna på egen hand genom att observera datamaterialets mönster. Semi-övervakad inlärning är ett utmärkt alternativ när märkningsprocessen blir dyr eller när du inte har tillräckligt med märkta data.

3. Oövervakad inlärning

I ett system för oövervakad inlärning låter datavetarna AI-systemet lära sig självt. Observation är nyckeln. Det kommer alltså bara att finnas indata och inga utdata. På så sätt kan maskinen upptäcka dolda mönster i data. Mängden data i sig kommer att vara mycket stor och maskinen måste leta igenom alla icke-märkta dataset.

4. Förstärkningsinlärning

Vid förstärkningsinlärning lär sig AI-systemet genom ett interaktivt system med försök och misstag. Datavetaren skapar en spelliknande situation med belöningar och straff och systemet får återkoppling på sina handlingar. Det kommer att finnas regler, men systemet måste självt komma på hur man löser spelet.

Hur maskininlärning ökar företagens tillväxt

Att införa ML är det bästa sättet att gå vidare eftersom det kan beröra alla aspekter av verksamheten och få den att växa. Låt oss se vilka olika affärsaspekter det kan beröra.

Behandling av naturligt språk

Maskiner kan nu förstå naturligt språk. När du anger en fråga i sökmotorn behöver du inte längre skriva in de exakta sökorden för att få det önskade resultatet. Du kan bara skriva vanliga meningar och Googles sökmotor ger utmärkta resultat. NLP utvecklas naturligtvis fortfarande och datorerna lär sig fortfarande, men ML har definitivt tagit flera steg framåt. Röststyrda assistenter är ett bra exempel på detta. De börjar redan förstå det mänskliga språket och lär sig av tidigare misstag.

Logistik

Ett annat affärsområde som ML har stor inverkan på är logistiken. Teknikens effektivitet i leverans-, lagrings- och försäljningsprocessen är fantastisk. Ta Amazon som exempel. Det gigantiska detaljhandelsföretaget har redan gjort stora framsteg med ML, och deras leveranssystem har förbättrats så mycket mer. De har lärt sig kundernas behov, gett lämpliga rekommendationer och ökat kundernas köpkraft.

Tillverkning

Tillverkningsindustrin drar stora fördelar av ML. Hela tillverkningsprocessen blir transparent och effektivare. Lagerhantering säkerställer att leveranskedjan inte bryts när som helst. Alla branscher har toppar i tillverkningen och det är viktigt att veta när dessa perioder infaller. Med hjälp av avancerade dataprogram är det möjligt att förutsäga dessa årliga produktionstoppar och normala tider. Programvaran kan till och med förutsäga utrustningshaverier med hjälp av artificiell intelligens.

Konsumentuppgifter

När det gäller konsumenter vill företag alltid känna till deras shoppingvanor, demografi, livsstil, intressen, inkomster osv. Föreställ dig den mängd data som kommer att produceras som ett resultat av detta. Med hjälp av AI och ML kan du ta reda på användbara mönster i konsumenternas beteende, göra exakta förutsägelser och leverera skräddarsydda shoppingupplevelser.

Maskininlärning och artificiell intelligens

Som tidigare förklarats är ML en gren av AI. Det är dock två olika tekniker, men de är också korrelerade. Båda dessa system arbetar tillsammans för att skapa intelligenta system.

AI kan skapa intelligenta maskiner och stimulera mänskligt beteende och tänkande, medan ML är en tillämpning inom AI för att lära sig av data. Begreppet artificiell intelligens är ganska självförklarande – med människoliknande tankeförmåga, och de arbetar med sin egen intelligens.

Maskininlärning å andra sidan hämtar kunskap från dessa data och gör förutsägelser och exakta resultat utifrån vad användaren skriver.

Slutsats

Betydelsen av maskininlärning ökar för varje dag som går. Med hjälp av viktiga insikter från dataprediktioner kan företag göra korrekta affärsförutsägelser, expandera och växa och relatera till sina kunder genom intelligenta marknadsföringsstrategier. Intelligensen i ML styrs av data och inte av mänsklig intelligens, och mängden data du har att träna den med är också en faktor.

ML är så viktigt för AI:s framgång, och de viktigaste tillämpningarna är Facebooks automatiska förslag till taggning av vänner, Googles sökalgoritm, systemet för online-befälhavare osv. Tillämpningar av AI inkluderar chatbots, Siri, intelligenta humanoida robotar, onlinespel osv.

Intressanta länkar:

Mer information om maskininlärning

Hur används maskininlärning?

Bilder: Canva


Författaren: Sascha Thattil arbetar på Software-Developer-India.com som är en del av YUHIRO Group. YUHIRO är ett tysk-indiskt företag som tillhandahåller programmerare till IT-företag, byråer och IT-avdelningar.

Lämna en kommentar

Denna webbplats använder Akismet för att minska skräppost. Lär dig hur din kommentardata bearbetas.