¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un programa de inteligencia artificial (IA) que brinda a los sistemas el potencial de descubrir y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser diseñado explícitamente. El aprendizaje automático se concentra en la progresión de los programas informáticos que pueden acceder a los datos y desplegarlos por sí mismos.
El proceso de comprensión de los conceptos de comienza con las observaciones o datos, por ejemplo, experiencia directa o instrucción, para poder buscar comportamientos a través de datos y posibilidades más efectivas en el futuro, dependiendo de los ejemplos que proporcionemos. El objetivo principal generalmente es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin ninguna participación o asistencia humana y modificar las actividades en consecuencia.
Definición de aprendizaje automático
Simplemente dice Buscar patrón en los datos y usa esos patrones para predecir el futuro
Machine Learning nos permite descubrir patrones en los datos existentes después de crear y utilizar un modelo que identifica esos patrones en datos innovadores
El aprendizaje automático se ha generalizado
- Los grandes vendedores creen que hay mucho dinero en este mercado. Machine Learning a menudo respaldará su negocio
¿Qué significa aprender?
Proceso de aprendizaje:
- Identificando patrones
- Reconociendo esos patrones cuando los ves de nuevo
¿Por qué el aprendizaje automático es tan popular actualmente?
- Muchos datos
- Mucha potencia de la computadora
- Algoritmo efectivo de aprendizaje automático
Todos esos factores son incluso más accesibles que nunca.
¿Cómo hace Machine Learning que trabajar sea tan fácil?
El aprendizaje automático nos ayudará a vivir vidas más felices, saludables y aún más productivas. Cada vez que entendemos cómo canalizar el poder.
Unos pocos declaran que la IA generalmente está dando paso a la "revolución comercial". Mientras que la Revolución Industrial anterior controlaba la fuerza física y mecánica, la nueva revolución controlará la capacidad intelectual y cognitiva. Eventualmente, una computadora no va a reemplazar el trabajo manual, sino también el trabajo intelectual. Sin embargo, ¿cómo va exactamente a este manifiesto? ¿Y es eso lo que está ocurriendo actualmente?
Aquí hay algo de inteligencia artificial y el aprendizaje automático afectará su vida cotidiana.
Autos sin conductor y transporte automatizado
¿Alguna vez has volado en un avión recientemente? Si, en ese caso, tiene una automatización de transporte con bastante experiencia en el trabajo. Estos aviones comerciales avanzados utilizan FMS (Sistema de gestión de vuelo), una combinación de GPS, sensores de movimiento y sistemas informáticos para poder posicionarse durante el vuelo. Por lo tanto, el piloto promedio del Boeing 777 consume simplemente siete minutos básicamente volando el avión manualmente, y varios de esos minutos se gastan durante el despegue y también el aterrizaje.
El salto a los autos sin conductor es mucho más desafiante. Hay muchos más automóviles en las calles, obstáculos que evitar y, por lo tanto, restricciones que tener en cuenta cuando se trata de patrones y protocolos de tráfico. Sin embargo, los autos sin conductor son en realidad una realidad. Estos autos impulsados por IA poseen incluso autos superados por humanos con total seguridad, según una investigación con 55 vehículos de Google que han conducido más de 1.3 millones de millas por completo.
La consulta de navegación se había solucionado hace mucho tiempo. Google Maps está actualmente obteniendo datos de ubicación desde el teléfono inteligente. Simplemente evaluando la ubicación del gadget de un punto en el tiempo a otro diferente, puede determinar qué tan rápido viaja el dispositivo. En pocas palabras, podría descubrir qué tan lento es el tráfico en tiempo real. Puede combinar esos datos con ocurrencias a través de los usuarios para desarrollar una imagen del tráfico en cualquier momento dado. Los mapas pueden sugerirle la ruta más rápida según los atascos, el trabajo en el edificio o los accidentes entre usted y el destino.
Además, algún ejemplo de ML e IA para hacer nuestra vida más fácil como
- Búsqueda de Google
- Juego inteligente
- Predicciones de stock
- Robótica
Principales empresas de aprendizaje automático
El aprendizaje automático se está convirtiendo en una parte importante de nuestra vida cotidiana. Realmente se utiliza en procedimientos financieros, exámenes médicos, logística, publicación y una variedad de diferentes industrias de rápido crecimiento.
- Google - Redes neuronales y máquinas
- Tesla - Piloto automático
- Amazon - Echo Speaker Alexa
- Apple - Personalizado Hey Siri
- TCS - Modelo de primera entrega de máquina con robótica
- Facebook - Chatbot Army, etc.
Trabajando con Machine Learning
Machine Learning, permite que las computadoras se repliquen y se ajusten al comportamiento humano. Después de aplicar el aprendizaje automático, cada conversación y cada acción trabajada se convierte en algo que el sistema puede aprender y utilizar fácilmente debido a los conocimientos técnicos para el marco de tiempo. Para comprender y mejorar.
Machine Learning tiene tres categorías, y le mostraré cómo funcionan todas, con los ejemplos.
Inicialmente, hay
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Aprendizaje automático supervisado
donde el sistema beneficia estadísticas previas para pronosticar resultados futuros.
Entonces, ¿cómo se manifiesta eso?
Piensa en el sistema de reconocimiento de spam de Gmail. Ahora allí, tomará en consideración una colección de correos electrónicos (una gran cantidad, como millones) que recientemente han sido categorizados debido a spam o no spam. Desde este nivel, con la capacidad de identificar qué características presenta un correo electrónico que es spam o no se muestra. Una vez que obtenga conocimiento de esto, con la capacidad de clasificar los correos electrónicos de inicio como spam o de otra manera.
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Aprendizaje automático no supervisado
El aprendizaje no supervisado simplemente funciona con los datos de entrada. Es esencialmente ideal para que los datos entrantes permitan que sea más comprensible y organizado. Principalmente, estudia los datos de entrada para descubrir comportamientos o puntos en común o defectos para sus prospectos. ¿Posiblemente consideró cómo Amazon o cualquier otro tipo de tiendas en línea pueden recomendarle muchas que puede comprar?
Esto realmente se debe al aprendizaje automático no supervisado. Los sitios web como estos consideran las adquisiciones anteriores, y son capaces de recomendar otras actividades en las que también podría estar pensando.
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Aprendizaje reforzado
El aprendizaje por refuerzo permite que los sistemas comprendan dependiendo de los beneficios previos para sus actividades. Cada vez que un sistema requiere una resolución, puede ser penalizado u honrado por sus actividades. Para cada acción, debe recibir buenos comentarios, que esto descubre si esto funcionó como una acción incorrecta o correctiva. Este tipo de aprendizaje automático generalmente se centra exclusivamente en la efectividad de la función.
Ventajas del aprendizaje automático
Hay muchas ventajas del aprendizaje automático en varios campos, algunos campos y sus ventajas se enumeran a continuación.
1. Ciberseguridad -
Debido a que las empresas luchan contra ataques cibernéticos continuos y amenazas persistentes complejas, ahora es necesario contar con personal más comprometido para manejar los problemas de ciberespionaje. Para obtener una detección de fallas exitosa, las herramientas de próxima generación tienen que evaluar una cantidad de datos en gran volumen, con gran velocidad, para descubrir posibles fallas. Con el aprendizaje automático, los expertos en redes calificados pueden descargar fácilmente la mayoría de los movimientos pesados que los ayudarán a diferenciar una amenaza que vale la pena perseguir de una actividad genuina que simplemente no necesita un análisis adicional.
2. Negocios -
- Predicciones de ventas correctas: Hay numerosas formas en que ML puede ayudar al proceso de predicciones de ventas. Las diversas características proporcionadas por ML con respecto a las previsiones de venta son:
i) Predicción y procesamiento de investigación rápida
ii) Uso de datos de fuentes indefinidas
iii) Ayuda a expresar estadísticas heredadas del comportamiento del cliente
- Facilita los pronósticos médicos y la categoría de diagnóstico (para empresas en medicina): ML ofrece un valor excelente en la industria de la salud, ya que ayuda al proceso de determinación de pacientes de alto riesgo además de hacer diagnósticos y asesora sobre los medicamentos más efectivos.
- Seguridad en el correo electrónico del correo electrónico en el lugar de trabajo: ML permite que los sistemas de filtro de correo no deseado produzcan los protocolos más recientes que aplican redes neuronales similares a las del cerebro para eliminar correos electrónicos que no son necesarios.
3. Aprendizaje e IA (Artificial Inteligente) para la gestión de la cadena de suministro:
- Envío y entrega más rápidos y de mayor rendimiento: el mercado de vehículos autónomos permanece en las fases iniciales. Aun así, simplemente porque comienza a madurar, ciertamente existe una tremenda posibilidad de reducir los tiempos de envío. Los conductores de camiones humanos pueden aterrizar fácilmente en la calle para obtener un pequeño período de tiempo en un período de tiempo específico. Los vehículos autónomos, impulsados por IA y aprendizaje automático, no necesitan que a menudo se trate del período de conducción.
- Administración de inventario : las ventajas de la inteligencia artificial son, por lo general, la mejora de las características de perspectiva informática de los sistemas y máquinas ERP (Enterprise Resource Planning). La perspectiva de la computadora puede describirse como el campo de la informática que realmente funciona para permitir que los sistemas informáticos descubran, determinen y procesen imágenes.
Debido al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo, la distinción de imágenes se ha vuelto progresivamente más factible, lo que significa que los sistemas informáticos ahora pueden identificar y clasificar elementos en imágenes que tienen un alto nivel de confiabilidad, en algunos casos, posiblemente superando a los humanos.
Con respecto a la administración de la cadena de suministro, la perspectiva de la computadora puede permitir fácilmente una mejor administración del inventario. Concéntrese en, como probar un sistema cuando un robot precargado con una cámara monitorea el inventario en las tiendas. (Para datos sobre diferentes tendencias y preocupaciones cruciales en la gestión moderna de la cadena de suministro).
Habilidades de aprendizaje automático requeridas
Comando en el lenguaje de programación para aprender habilidades de aprendizaje automático como R, Python y TenserFlow.js. R es un lenguaje de programación de código abierto y amigable con el medio ambiente. Es compatible con el aprendizaje automático, admite varios tipos de informática sobre estadísticas y más. Tiene muchos paquetes disponibles para abordar problemas de aprendizaje automático y todo tipo de otras cosas.
R es muy popular.
Muchas máquinas comerciales de aprendizaje automático ofrecen soporte R. Pero no es la única opción:
Pitón
Python también es cada vez más popular, debido a una tecnología de código abierto para ejecutar el aprendizaje automático. También hay varias bibliotecas y paquetes para python. Entonces R ya no está solo como el único lenguaje de código abierto.
TenserFlow.js
TensorFlow.js es una biblioteca de JavaScript de código abierto acelerada por hardware destinada a la capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático.
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Desarrollar ML en el navegador web
Utilice APIs versátiles y fáciles de usar para desarrollar modelos desde el principio mediante el uso de una colección de álgebra lineal de JavaScript de bajo nivel, así como API de capas de alto nivel.
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Administrar modelos existentes
Trabaje con la conversión del modelo TensorFlow.js para realizar los modelos TensorFlow preexistentes más adecuados en el navegador web.
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Estudiar modelos existentes
Vuelva a entrenar los modelos ML preexistentes que funcionan con datos de sensores conectados al navegador web o con diferentes estadísticas del lado del cliente.
¿Por qué deberíamos usar Machine Learning?
El aprendizaje automático es necesario para tareas que pueden ser demasiado complicadas para que los humanos las codifiquen directamente. Algunas tareas son increíblemente complicadas, ya que puede ser incorrecto, si no difícil, que los humanos ejerzan todos los tecnicismos y, por lo tanto, los codifiquen explícitamente. Por lo tanto, más bien, ofrecemos una gran cantidad de datos al algoritmo de aprendizaje automático y luego dejamos que el algoritmo lo resuelva descubriendo esos datos y buscando un modelo que pueda cumplir con los programadores informáticos reales que se han propuesto.
Alcance del aprendizaje automático
El aprendizaje automático ahora se encuentra entre los temas más populares en informática. Tecnologías como la digital, el big data, la inteligencia artificial, la automatización y el aprendizaje automático están dando forma progresivamente al futuro del trabajo y los trabajos. En realidad, es una lista particular de métodos que permiten a las máquinas comprender a partir de los datos y ayudan a hacer pronósticos. Si los sesgos de lo reciente y lo actual alimentan las predicciones del futuro, es alto en un intento de esperar que la IA funcione independientemente de los defectos humanos.
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Aprendizaje colaborativo:
El aprendizaje colaborativo se trata de hacer uso de distintas entidades computacionales para que colaboren y puedan crear mejores resultados de aprendizaje de lo que podrían haber logrado por sí mismos. Un buen ejemplo de esto podría ser la implementación de los nodos de un sistema de red de sensores IoT, o precisamente lo que se conoce como análisis de borde. Mientras se usa con respecto al IoT, lo más probable es que muchas entidades diferentes sean útiles para aprender en colaboración de varias maneras.
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Proceso de computación cuántica:
Los trabajos de aprendizaje automático requieren complicaciones, incluida la manipulación y clasificación de muchos vectores en áreas de alta dimensión. Los algoritmos tradicionales que actualmente aplicamos para solucionar muchas de estas complicaciones llevan algún tiempo. Las computadoras cuánticas probablemente serán buenas para manipular vectores de alta dimensión en grandes áreas de elementos tensoriales. Lo más probable es que ambos desarrollos de algoritmos cuánticos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados aumenten considerablemente la cantidad de vectores y sus dimensiones significativamente más rápido que los algoritmos tradicionales. Esto tiende a causar un aumento significativo de la velocidad a la que los algoritmos de aprendizaje automático funcionarán.
¿Quién es el público adecuado para aprender tecnologías de Machine Learning?
- Líderes empresariales: quieren soluciones al problema empresarial. Las buenas soluciones tienen un valor comercial real. Las buenas organizaciones hacen las cosas más rápido, mejor y más barato, por lo que los líderes empresariales realmente quieren esas soluciones. Esto es bueno porque el líder empresarial también tiene el dinero para pagar esas soluciones.
- Desarrolladores de software: quieren crear una mejor aplicación. Si tiene desarrolladores de software, el aprendizaje automático puede ayudarlo a crear aplicaciones más inteligentes, incluso si usted no es quien crea los modelos; solo puedes usar los modelos.
- Científicos de datos: quieren herramientas poderosas y fáciles de usar. La primera pregunta es recordarle a su mente qué es un Data Scientist.
Alguien que sabe sobre:
- Estadísticas
- Software de aprendizaje automático
- Algún dominio problemático (idealmente)
Algunos dominios problemáticos : mantenimiento preventivo del robot y fraude de transacciones con tarjetas de crédito, etc.
Hay algunas cosas clave que debe saber sobre Data Scientist
- Los buenos son escasos
- Los buenos son caros
Puede resolver un problema comercial importante con el aprendizaje automático, puede ahorrar mucho dinero, hay un valor comercial real allí, por lo que un buen científico de datos que conoce las tres cosas como estadísticas, software de aprendizaje automático y dominio de problemas puede tener un enorme valor.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
Algunos puntos son importantes para el aprendizaje automático en el crecimiento profesional como se detalla a continuación.
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Convierta las complicaciones de la organización en una vista matemática:
El aprendizaje automático es un campo casi creado para pensamientos lógicos. Al ser una profesión, esto combina tecnología, matemáticas y evaluación de negocios como una tarea. Debe ser capaz de concentrarse bastante en la tecnología y obtener esta atención intelectual, sin embargo, también debe tener esta visibilidad hacia las complicaciones comerciales y también plantear un problema de la empresa hacia una dificultad matemática de aprendizaje automático y proporcionar beneficios al final.
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Esencialmente, presente un trasfondo en el análisis de datos:
Los analistas de datos están dentro de la posición ideal para cambiar a una profesión de aprendizaje automático como su próxima fase. En esta parte, un elemento esencial puede ser una mentalidad analítica, lo que indica que es una especie de método para considerar las causas, los efectos y la autodisciplina cuando examina los datos, profundiza en ellos, determina qué desempeña, específicamente no opera realmente, puede habrá un valor atípico. Además, parece ser capaz de discutir información de manera significativa, producir una buena visualización, sintetizar información para que los socios comerciales puedan entenderla, es bastante esencial.
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Aprenda Python y también cómo trabajar con bibliotecas de aprendizaje automático:
En cuanto a los lenguajes de programación y adquirir conocimiento de Python. Después de eso, ingrese a las bibliotecas de aprendizaje automático: "Scikit-learn y Tensor Flow son muy famosos en el campo".
Conclusión: ¿qué es el aprendizaje automático?
Los procesos de aprendizaje automático utilizados en evaluaciones organizadas de áreas de análisis complicadas, incluida la mejora de la calidad, podrían ayudar en el proceso de selección de título y adición subjetiva. Los métodos de aprendizaje automático son de interés específico, ya que el aumento continuo de los resultados de búsqueda y la accesibilidad a la evidencia total es un obstáculo específico del progreso de la calidad del campo de análisis. El contrato de revisión mejorado parecía estar relacionado con una mejor eficiencia predictiva.
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