Прежде всего, что такое машинное обучение, и если у вас есть еще вопросы, теперь идет решение.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это наука, которая позволяет машинам учиться, как люди, путем анализа данных.
Что такое машинное обучение и как оно работает?
Машинное обучение (ML) — это процесс использования математических моделей, помогающий компьютеру учиться без прямых инструкций. Это считается подмножеством искусственного интеллекта (ИИ). Машинное обучение использует алгоритмы для выявления закономерностей в данных. Эти шаблоны также используются для создания прогнозной модели данных. Точно так же, как люди совершенствуются с большей практикой, результаты машинного обучения становятся более точными по мере увеличения объема данных и опыта.
Благодаря своей адаптивности машинное обучение является отличным вариантом в сценариях, когда данные, запросы или задачи постоянно меняются или когда невозможно эффективно закодировать решение.
Какова связь между машинным обучением и искусственным интеллектом?
Машинное обучение считается частью искусственного интеллекта. «Умный» компьютер думает как человек и выполняет задачи самостоятельно. Один из способов научить компьютер имитировать человеческое мышление — использовать нейронную сеть, набор алгоритмов, смоделированных на человеческом мозгу.
Какова связь между машинным обучением и прогнозным анализом?
Машинное обучение — это разновидность предиктивного анализа. Но гораздо проще внедрить машинное обучение, которое обновляется в режиме реального времени по мере получения нами большего количества данных. Прогнозная аналитика обычно работает со статическим набором данных и должна обновляться для обновлений.
Какова связь между машинным обучением и глубоким обучением?
Глубокое обучение, которое использует нейронную сеть (NN) для предоставления ответов, является особой формой машинного обучения. Глубокое обучение, которое может самостоятельно определять точность, классифицирует информацию точно так же, как человеческий мозг, и позволяет создавать искусственный интеллект, наиболее близкий к человеческому.
Преимущества машинного обучения
Машинное обучение имеет много областей применения, и к ним постоянно добавляются новые. Вот некоторые из наиболее важных преимуществ, которых компании добились благодаря проектам машинного обучения:
Раскрытие информации
Машинное обучение может помочь выявить закономерности как в структурированных, так и в неструктурированных данных, а также выявить истории, которые рассказывают данные.
Повышение целостности данных
Машинное обучение, которое очень хорошо подходит для интеллектуального анализа данных, может сделать еще один шаг вперед и со временем улучшить его функции.
Улучшение взаимодействия с пользователем
Адаптивные интерфейсы, целевой контент, чат-боты и голосовые виртуальные помощники — примеры того, как машинное обучение может помочь улучшить качество обслуживания клиентов.
Снижение рисков
Поскольку тактика мошенничества постоянно меняется, машинное обучение не отстает. Машинное обучение отслеживает и выявляет новые модели, чтобы обнаруживать попытки мошенничества до того, как они увенчаются успехом.
Прогнозирование поведения клиентов
Машинное обучение позволяет изучать данные, связанные с клиентами, и уточнять рекомендации по продуктам, помогая выявлять шаблоны и модели поведения, обеспечивая наилучшее качество обслуживания клиентов.
Сокращение расходов
Приложение для машинного обучения — это автоматизация процессов, которая экономит время и ресурсы и позволяет вашей команде сосредоточиться на самом важном.
Языки, необходимые для машинного обучения
Сначала проведите языковое исследование, затем откройте необходимые среды разработки для каждого языка и попробуйте то, что вам нравится и чем вы довольны, а затем действуйте, не задумываясь.
1 . питон
Среды разработки:
— Jupyter Notebook
— Visual Studio Code
— Pycharm
— Visual Studio
2.C++
Среды разработки:
- Notepad++
-Visual Studio Code
-Eclipse
-Visual Studio
3.Java и JavaScript:
Код Visual Studio
-Visual Studio
Я начал с Python для машинного обучения и сред. Я использую блокнот jupyter, pycharm, визуальный код. Обязательные среды Git и github.
