یادگیری ماشینی_ همه آنچه شما باید بدانید

توسط mohtavaclick, ژوئن 30, 2021


یادگیری ماشینی_ همه آنچه شما باید بدانید
وقتی نوبت به تعیین آخرین فناوری می رسد ، بیشتر ما به هوش مصنوعی یا یادگیری بهتر ماشین فکر می کنیم. هر دو این فناوری ها در حال شکستن موانع موجود در صنایع مختلف هستند. از آنجا که شما اینجا هستید تا اطلاعات بیشتری در مورد یادگیری ماشین (ML) کسب کنید ، ما فقط به این امر پایبند خواهیم بود. حتی اگر این فناوری در بین مشاغل مختلف تجاری کاملاً مشهور است ، هنوز هم تعداد قابل قبولی از افراد وجود دارند که نمی دانند ML دقیقاً چیست. خوب ، اگر شما هم یکی از آنها هستید ، نگران نباشید زیرا ما اینجا هستیم تا به همه و همه چیزهایی را که باید بدانید بگوییم.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشینی اساساً جنبه ای از هوش مصنوعی است که به سیستم توانایی یادگیری مطالب را به خودی خود می دهد. این همان چیزی است که یک تعریف ساده به نظر می رسد ، اجازه دهید کمی آن را شرح دهیم ، فکر نمی کنید؟ Ml روشی م ofثر برای کسب دانش در داده ها ارائه می دهد که در نهایت عملکرد و روند تصمیم گیری سیستم ها را بهبود می بخشد. در طی سالهای گذشته ، این فناوری به یک فناوری تأثیرگذار تبدیل شده است.
تا آنجا که به موارد استفاده آن مربوط می شود ، متعجب خواهید شد اگر بدانید که این اتومبیل در اتومبیل های خودران ، تشخیص تصویر و صدا و فیلترهای اسپم پست الکترونیکی مورد استفاده قرار می گیرد.
این با ML تمام نیست ، ما هنوز کار ما تمام نشده است. ML که کاملاً یک فناوری پیچیده است ، به انواع مختلفی تقسیم می شود. آیا میدانید چه معنایی میدهد؟ اکنون ، ما در شرف ثبت نام و توضیح این انواع هستیم.
انواع یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به سه قسمت تقسیم می شود و آنها عبارتند از:
•یادگیری تحت نظارت
این به نوعی از مدلهای یادگیری اشاره دارد که با مجموعه ای از نمونه ها که در آن خروجی از قبل مشخص است آموزش می بینند. سپس مدل ها از این خروجی های از پیش تعریف شده می آموزند تا پارامترهای داخلی آنها را بهبود بخشند تا خود را با داده های ورودی سازگار کنند. پس از انجام پیشرفت ها ، می تواند در مورد داده های آینده پیش بینی های نقطه به نقطه را انجام دهد. یادگیری تحت نظارت دو کاربرد عمده دارد که باید توضیح داده شوند.
طبقه بندی: جایی است که هدف بر اساس دسته های نمونه های جدید و براساس مشاهدات گذشته پیش بینی می شود.
-Regression: درست مانند طبقه بندی ، برای اختصاص دسته ها به داده های بدون برچسب نیز استفاده می شود. با این حال ، در رگرسیون ، تعدادی از متغیرهای پیش بینی کننده و متغیر پاسخ مداوم آورده شده است.
• یادگیری بدون نظارت
در این جنبه ، ما باید با داده های بدون برچسب از ساختار ناشناخته کنار بیاییم. هدف در اینجا کشف ساختار داده ها به منظور استخراج اطلاعات معنی دار ، بدون مراجعه به یک متغیر نتیجه شناخته شده است. یادگیری بدون نظارت به دو دسته اصلی تقسیم می شود: خوشه بندی و کاهش ابعاد.
-Clustering: این فقط یک روش تجزیه و تحلیل داده است که در ابتدا برای مطالب مرتبط سازماندهی اطلاعات به صورت خوشه ای و بدون هیچ گونه دانش قبلی از ساختار آن استفاده می شود.
– کاهش ابعاد: چیزهای زیادی برای گفتن وجود ندارد ، اما باید این واقعیت را بدانید که کاهش ابعاد برای مقابله با مسائل مربوط به عملکرد محاسباتی استفاده می شود.
•یادگیری عمیق
یادگیری عمیق یکی دیگر از جنبه های ML است که از ساختار سلسله مراتبی شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می کند ، شبکه هایی که تا حدودی به همان روشی ساخته شده اند که مغز انسان ساخته شده است. این معماری پیچیده امکان تجزیه و تحلیل داده ها را به روشی غیر خطی فراهم می کند.
لایه اول شبکه داده های خام را به عنوان ورودی می گیرد ، سپس آنها را پردازش می کند ، و اطلاعات خاصی را استخراج می کند و در آخر آنها را به عنوان خروجی به لایه بعدی منتقل می کند. پس از آن ، هر لایه اطلاعاتی را که توسط لایه قبلی داده شده پردازش می کند و تکرار می شود تا داده ها به لایه نهایی خود برسند اینجا ، که در نهایت آن را پیش بینی می کند. اکنون وقت آن فرا رسیده است که ما قسمت عمده ای از یادگیری عمیق را که قطعاً نمی خواهید آن را از دست بدهید ، توضیح دهیم.
-آموزش تقویتی: مهمترین جنبه یادگیری عمیق ، یادگیری تقویتی اطمینان حاصل می کند که الگویی را ایجاد می کند که اقدامات لازم را برای بهبود عملکرد انجام می دهد.
آینده یادگیری ماشین چیست؟
به عنوان یک شرکت توسعه برنامه ، این وظیفه ما است که شما را در مورد آنچه یادگیری ماشین در آینده برای ما ذخیره کرده است روشن کنیم. برای یادگیری بهتر و آموزنده ، ما تأثیرات عمده آن را به قسمتهای مختلف تقسیم کرده ایم. بنابراین ، بدون هیچ زحمتی بیشتر ، بیایید شروع کنیم.
-Top-Notch شخصی سازی
وقتی نوبت به یادگیری ماشین می رسد ، همه ما می توانیم به این واقعیت اعتراف کنیم که تأثیر قابل توجهی روی دستگاه های اینترنت اشیا دارد. اعم از ساعت هوشمند ، تلفن ، اتومبیل یا هر چیز دیگری ، یادگیری ماشین در حال استفاده از این خدمات است که تغییر می کند.
بهبود جستجو
خواه قبول کنید یا نه ، اما یادگیری ماشینی بر موتورهای جستجو تأثیر می گذارد ، که در نهایت دقیقاً همان چیزی را که در وهله اول نیاز داریم به ما نشان می دهد.
محیط کد حداقل
پیش بینی می شود یادگیری ماشینی انقلابی در نحوه کدگذاری افراد ایجاد می کند. معنای آن این است که در آینده آینده محیط کم کد بدون کد وجود خواهد داشت.
فقط وقت است که همه چیز در اطراف ما تحت تأثیر یادگیری ماشینی برای جستجوی اینترنت برای انجام وظیفه معمول ما باشد ، ما نهایت تجربه نهایی را خواهیم داشت.
افکار نهایی-
در صورتی که به فکر ساختن برنامه ای برای تجارت خود هستید ، خوشحال می شویم به شما بگوییم این مکان مناسب برای دیدن است. ما ، به عنوان یک شرکت توسعه دهنده برنامه ، خوشحال خواهیم شد که به بهترین شکل به شما کمک کنیم.

دیدگاه شما چیست؟

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *