Когда население мира впервые познакомилось с концепцией ИИ, большинство людей боялись, что роботы заменят их и займут их рабочие места.

Однако ИИ, машинное обучение и разработка могут использоваться для самых разных целей. Эти технологии являются богатым источником потенциала, который можно использовать для улучшения каждого аспекта нашей повседневной жизни.

Машины могут помочь нам выполнять сложные задачи, исключить повторение и помочь организациям стать более ориентированными на клиента и конкурентоспособными. Имея это в виду, мы здесь, чтобы обсудить концепцию машинного обучения и все важное, что вам нужно знать об этой замечательной технологии, включая проблемы.

Что такое машинное обучение?

Многие люди ошибаются, думая, что ИИ и машинное обучение — это одно и то же, но они ошибаются. ИИ позволяет компьютерам имитировать человеческий интеллект и поведение, но именно машинное обучение позволяет этим компьютерам учиться, поскольку они построены с использованием машинного обучения.

Подумайте об этом так:

  • ИИ — компьютеры, использующие машинное обучение для имитации человеческого интеллекта и поведения;
  • ML — использует данные, чтобы AI мог реализовать статистические алгоритмы;
  • Глубокое обучение — подмножество машинного обучения, которое действует как мозг операции, следуя почти тому же шаблону нейронной сети;

ИИ — это то, что наделяет сложные машины интеллектом, подобным человеческому, и позволяет им развивать интеллектуальные способности, напоминающие человеческие. Другими словами, ИИ позволяет машинам думать, принимать решения и выполнять определенные задачи.

С другой стороны, машинное обучение — это основа, на которой строятся машины на основе ИИ. Эта технология использует алгоритмы для анализа данных и извлечения уроков из фрагментов информации, чтобы делать прогнозы практически обо всем.

Благодаря использованию больших наборов данных можно обучить эти машины с искусственным интеллектом и позволить им научиться использовать данные для получения желаемого результата. Если мы добавим глубокое обучение в уравнение, все станет намного интереснее.

Точно так же, как машинное обучение использует алгоритмы, чтобы позволить машинам учиться, глубокое обучение относится к реализации машинного обучения с помощью алгоритмического подхода, основанного на обработке естественного языка и нейронных сетях.

Благодаря этому машины могут формировать направления и связи между вводимыми им битами данных и выдавать желаемый результат.

Услуги машинного обучения

Машинное обучение (МО) опирается на алгоритмы для обучения машин с искусственным интеллектом обучению на основе данных для получения желаемого результата. Эти алгоритмы позволяют машинам собирать данные для самообучения и непрерывного обучения.

Чем больше машина собирает данных и учится на них, тем больше она может дать желаемого результата и сделать точные прогнозы на основе входных данных. Это основная причина, по которой компании все чаще полагаются на машинное обучение, чтобы получать реальные прогнозы и опережать конкурентов.
Однако одна из главных причин провала многих инициатив в области машинного обучения заключается в том, что затраты на сбор, анализ и передачу больших данных машинам могут быстро превысить доходы. К счастью, Pandio нашел решение этой огромной проблемы.

Важность машинного обучения

Хотя машинное обучение как концепция далеко не нова, она стала очень заметной за последние десять лет или около того. Мир осознал, что машинное обучение может сделать гораздо больше, чем просто помочь построить лучшее будущее. Это действительно может помочь сделать нашу повседневную жизнь более удобной и организованной.

Подумайте о том, что мы видели в последнее десятилетие:

  • Машинное обучение помогает компаниям и частным лицам более эффективно использовать свои данные.
  • Развитие машинного обучения помогает обучать машины более точно выполнять наши распоряжения и устранять человеческие ошибки в процессе.
  • Машинное обучение может вывести прогнозирование в реальном времени, поддержку клиентов и практически любые другие аспекты бизнеса на совершенно новый уровень клиентоориентированности и удобства.
  • Весь современный мир зависит от данных для принятия точных решений. Машинное обучение помогает собирать данные для их анализа, выявления закономерностей и устранения повторений при просеивании больших кусков необработанных данных о клиентах.
  • Машинное обучение играет решающую роль, помогая компаниям применять более ориентированный на клиента подход.

Имея все это в виду, можно с уверенностью сказать, что машинное обучение изменит весь современный деловой мир и продвинет его намного дальше, чем когда-либо прежде. Поскольку весь мир постоянно ищет большего удобства, машинное обучение может быть лишь одним из способов достижения этой цели.

Как компании получают выгоду от машинного обучения

Компании могут получить ряд преимуществ от использования машинного обучения (ML):

  • Прогнозировать повышенный спрос на основе выявления частых моделей продаж;
  • Исключите человеческие ошибки и необходимость вмешательства человека, чтобы вы могли сосредоточиться на основной задаче;
  • Достичь высочайшего уровня точности анализа данных;
  • Улучшить управление данными;
  • Легкая и плавная рекомендация продукта;
  • Повышенная безопасность в каждом отделе вашего предприятия;

Заключение по машинному обучению

Чтобы машинное обучение работало в ваших интересах, вам необходимо собирать точные данные, идентифицируя их и извлекая для подготовки. Когда подготовка закончена, пора переходить к этапу обучения модели.

Достижение этого — сложная задача, но последние технологические достижения скоро сделают ее намного проще, чем когда-либо прежде. Мы уже видим, как машинное обучение находит применение в здравоохранении, финансах, производстве, образовании, банковском деле, бизнесе и многих других отраслях, включая военные службы, правительство и государственную безопасность.

По мере того, как весь мир переходит на Интернет и решения для облачных хранилищ, машинное обучение будет продолжать развиваться, позволяя предприятиям получать доступ к данным в реальном времени в любое время. Другими словами, машинное обучение изменит мир, каким мы его знаем.

Первоначально опубликовано на https://pandio.com 4 января 2021 г.