Машинное обучение (ML) становится одной из самых популярных и быстрорастущих областей компьютерных наук для работы. Оно объединяет информатику и статистику для достижения этой прогностической способности.
Машинное обучение можно применять в большом количестве отраслей и приложений. Таким образом, сделать их более эффективными и умными. Сегодня это важный навык для всех амбициозных аналитиков данных и специалистов по данным.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение можно определить как применение искусственного интеллекта (ИИ). Это также позволяет системам автоматически учиться и совершенствоваться на основе своего опыта без точного программирования. Кроме того, методы машинного обучения сосредоточены на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самообучения.
В нашей повседневной жизни есть много примеров машинного обучения. Например, службы голосового помощника выполняют поиск в Интернете и проигрывают музыку в ответ на наши команды. Кроме того, веб-сайты рекомендуют продукты, видео, фильмы и т. д. в зависимости от того, что мы ищем и просматриваем на этих сайтах.
Почему это важно?
Машинное обучение очень важно в наше время. На самом деле главная причина в том, что он может решать реальные проблемы, которые усложняют жизнь людей.
Для всех предприятий данные являются источником жизненной силы. Поэтому решения, основанные на данных, важны для бизнес-организаций. Машинное обучение может быть важным фактором для бизнеса при анализе данных о клиентах. Таким образом, они могут принимать важные решения, благодаря которым компания остается впереди конкурентов.
Как это работает?
Процесс машинного обучения начинается с ввода обучающих данных в выбранный алгоритм. Обучающие данные — это известные или неизвестные данные для разработки окончательного алгоритма машинного обучения.
Чтобы проверить, правильно ли работает этот алгоритм, алгоритму будут переданы новые входные данные. Прогноз и результаты будут проверены после этого.
Если прогноз не соответствует ожиданиям, алгоритм многократно переобучается, пока мы не получим ожидаемый результат. Это позволяет алгоритму машинного обучения постоянно учиться самостоятельно. Также он может дать наиболее идеальный ответ, который со временем будет постепенно повышать точность.
Курсы дадут вам преимущество на рынке труда
Pantech eLearning — поставщик услуг онлайн-обучения из Ченнаи. Мы предлагаем курс по машинному обучению. Этот курс поможет вам глубоко изучить и понять технологию, чтобы построить успешную карьеру. Курс полностью бесплатный. Вы получите пожизненный доступ. Общая продолжительность курса составляет 2 недели. После успешного завершения курса мы предоставим вам общепризнанный сертификат с пожизненным сроком действия. Кроме того, вы получите рекомендации от наших опытных инструкторов в Pantech.
Использование машинного обучения
Машинное обучение используется в разных отраслях по разным причинам.
Платформы маркетинга и электронной коммерции могут использовать это для предоставления точных пользовательских данных. Также они могут персонализировать рекомендации пользователям на основе их истории просмотров или предыдущих транзакций. Кредитные учреждения могут использовать машинное обучение для прогнозирования безнадежных кредитов и разработки модели кредитного риска. Поисковые системы также могут использовать машинное обучение для охвата большого количества новостей со всего мира. Банки могут разрабатывать инструменты обнаружения мошенничества на основе методов ML.
