Apakah Pembelajaran Mesin dan bagaimana ia berbeza daripada Kepintaran Buatan

Pembelajaran Mesin bermaksud mesin yang belajar sendiri dan merupakan kaedah analisis data automatik. Ia adalah sains yang membolehkan komputer menganalisis data dan membina model secara automatik daripada data tersebut. Mesin boleh memberi makan pada data dan menyesuaikan dirinya untuk membuat ramalan yang lebih tepat dan bertindak dengan sewajarnya.

Apa Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin telah ada sepanjang masa. Adakah anda teringat algoritma pengenalan corak mudah? Algoritma ini adalah asas pembelajaran mesin. Di dunia hari ini, anda boleh mencari algoritma analisis data yang lebih kompleks yang boleh menghasilkan hasil yang lebih dipercayai dan tepat.

Setelah diprogramkan, algoritma kompleks ini tidak memerlukan pengaturcaraan lagi. Mereka boleh menyesuaikan diri dan mengajar diri berdasarkan data yang diberikan kepada mereka. Pertimbangkan kereta memandu sendiri, algoritma pembelajaran mesin yang dilaksanakan di bawah hud memastikan bahawa kereta boleh belajar dan membuat keputusan sendiri. Jadi lebih banyak kereta telah didorong, keputusan yang lebih tepat dan tepat akan diambil.

Selain itu, satu lagi kawasan utama penggunaannya adalah pengesanan data dan pengesanan malware. Penyelesaian antivirus moden cenderung untuk belajar daripada penggunaan pengguna yang berbeza dan mencipta perisian yang lebih lestari yang boleh menutup celah keselamatan utama. Transaksi palsu boleh dikesan dan menunjukkan semua dengan bantuan algoritma ini dan beberapa data dunia nyata.

Lihat bacaan menarik ini dari Forbes yang membincangkan bidang-bidang utama penggunaan algoritma Mesin Meletus.

Bagaimana cara belajar `Pembelajaran Mesin`?

Seperti pakar komputer dan teknologi, Pembelajaran Mesin akan menjadi bidang yang paling diingini. Juga, jurutera data dibayar jauh lebih baik daripada pemaju / jurutera perisian konvensional. Kalau begitu, kepentingan data besar anda dan anda telah menjadi raja statistik kelas anda. Atau mungkin hanya bidang kejuruteraan ini seolah-olah intuitif kepada anda, anda boleh membuat kerjaya daripada itu.

Untuk memulakan, anda perlu mengetahui sains komputer yang sangat asas. Sains komputer asas diajar pada tahun pertama kebanyakan kolej di seluruh dunia. Tetapi jika anda berubah bidang ke sains komputer atau jika anda tidak belajar komputer di kolej, anda perlu menyemak beberapa pengaturcaraan komputer asas. Saya akan mencadangkan Harvard CS50 pada bila-bila masa. Ia boleh didapati secara percuma sebagai kursus dalam talian di EDx, dan anda boleh memilih sijil yang dibayar juga.

Setelah mendapat asas-asas, anda perlu maju dalam statistik, kalkulus dan beberapa bidang matematik lain. Sekarang ia akan menjadi masa untuk belajar algoritma pembelajaran mesin sebenar. Saya cadangkan membaca artikel ini dari Dedhan Hedge. Beliau adalah Jurutera Pembelajaran Mesin di NVIDIA dan kini bekerja dengan Otto. Dalam artikel ini, beliau telah membincangkan proses langkah demi langkah untuk menjadi Jurutera Pembelajaran Mesin yang berjaya.

Belajar Mesin dan Kecerdasan Buatan

Pembelajaran Mesin biasanya keliru dengan Kepintaran Buatan tetapi saya mengatakan bahawa Pembelajaran Mesin adalah sebahagian daripada Kecerdasan Buatan. Kecerdasan Buatan adalah konsep yang lebih luas untuk membuat komputer dan mesin menjalankan tugas mereka sendiri. Dan Pembelajaran Mesin adalah tentang menyesuaikan algoritma kepada data yang disediakan.

Saya ingin memetik jawapan di Quora dari Xavier Amatriain:

Pembelajaran mesin adalah pendekatan khusus kepada kecerdasan buatan. Memang benar bahawa ia membuktikan kepada saya pendekatan yang paling berjaya untuk AI. Tetapi, saya tidak setuju dengan jawapannya: BUKAN pendekatan "hanya".

Sebagai contoh, anda akan terkejut mendengar bahawa beberapa kereta memandu sendiri yang sedang menggambarkan diri mereka menggunakan AI, gunakan sangat pembelajaran mesin yang sedikit dan kebanyakannya menggunakan sistem berasaskan peraturan.

Pembelajaran Mesin Azure Mesin

Azure adalah perkhidmatan awan yang ditawarkan oleh Microsoft yang membolehkan anda membina dan menggunakan m] aplikasi pembelajaran mesin yang kuat di mana sahaja. Ini semua tentang membuat aplikasi yang menggunakan analisis ramalan untuk melaporkan situasi futuristik. Berdasarkan data, aplikasi dapat meramalkan kesilapan yang akan datang dan situasi yang sukar. Algoritma kompleks yang digunakan di sini adalah milik Xbox, Cortana dan produk Microsoft lain. Anda boleh mendaftar untuk Microsoft Azure Machine Learning Studio secara percuma atau memilih pakej 9.99 $ / bulan yang termasuk banyak ciri.

Pembelajaran Mesin adalah bidang yang sangat menarik untuk diletakkan di tangan. Jika anda mencintai data, anda pasti akan suka Pembelajaran Mesin. Semak semua artikel yang saya telah sambungkan di pelbagai tempat dalam siaran ini. Mereka akan pasti menarik perhatian anda dan memberi motivasi kepada anda untuk membaca lebih lanjut mengenai sains yang menarik ini.