Uczenie maszynowe i potrzeba

Uczenie maszynowe to podobszar sztucznej inteligencji, w którym system komputerowy jest zasilany algorytmami, które można wykorzystać do analizy i interpretacji różnych rodzajów danych. Te algorytmy uczenia zachowują zdolność analityczną po szkoleniu z wykorzystaniem dla nich przykładowych danych.

Jest to przydatne, gdy ilość danych do analizy jest bardzo duża i wykracza poza ludzkie ograniczenia. Można go wykorzystać do wyciągnięcia ważnych wniosków i podjęcia ważnych decyzji.

Niektóre ważne obszary, w których jest wdrażany:

  1. Krebsbehandlung-

Chemioterapia, która jest używana do zabijania komórek rakowych, niesie ryzyko nawet zabicia zdrowych komórek w ludzkim ciele. Skuteczną alternatywą dla chemioterapii jest radioterapia, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, aby właściwie rozróżnić komórki.

  1. Roboterchirurgie-

Dzięki tej technologii operacje bez ryzyka mogą być przeprowadzane w częściach ludzkiego ciała, w których przestrzeń jest wąska, a ryzyko zepsucia operacji przez lekarza jest wysokie. Chirurgia robotów jest szkolona przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego.

  1. finansowania ”

Służy do identyfikowania oszukańczych transakcji bankowych w ciągu kilku sekund, których wykonanie zajmie człowiekowi.

Korzyści uczenia maszynowego są nieograniczone i można je wykorzystać w kilku obszarach.

Czego uczysz się w uczeniu maszynowym?

  1. Monitorowane algorytmy

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia się, w którym znane są dane wejściowe i wyjściowe. Piszą algorytm, aby nauczyć się procesu mapowania lub relacji między nimi.

Większość algorytmów opiera się na uczeniu nadzorowanym.

  1. Algorytmy bez nadzoru

W przypadku uczenia bez nadzoru wynik jest nieznany, a algorytmy muszą być napisane, aby były samowystarczalne w określaniu struktury i rozkładu danych.

Wymagania

Studenci informatyki i inni studenci z wykształceniem technicznym łatwiej uczą się uczenia maszynowego. Każdy, kto ma dobrą lub przynajmniej podstawową wiedzę w następujących obszarach, może opanować przedmiot na poziomie początkującym: –

  1. Podstawy programowania

Podstawy programowania obejmują dobry przegląd podstawowego programowania, struktur danych i ich algorytmów.

  1. Prawdopodobieństwo i statystyka

Ważne tematy prawdopodobieństwa, takie jak aksjomaty i reguły, twierdzenie Bayesa, regresja itp. Muszą być znane.

Wymagana jest znajomość tematów statystycznych, takich jak średnia, mediana, tryb, wariancja i rozkłady, takie jak normalny, Poissona, dwumianowy itp.

  1. Algebra liniowa

Algebra liniowa jest reprezentacją wyrażeń liniowych w postaci macierzy i przestrzeni wektorowych. Aby to zrobić, musisz być dobrze poinformowany o tematach takich jak macierze, liczby zespolone i równania wielomianowe.

UWAGA: Wymagania te dotyczą początkujących.

Perspektywy kariery w uczeniu maszynowym

Ze względu na nieograniczone zastosowania i zastosowanie w nowoczesnych i improwizowanych technologiach, zapotrzebowanie na profesjonalistów rośnie z dnia na dzień i nigdy nie wyjdzie z mody.

Specjalista może znaleźć pracę w następujących obszarach:

  • Inżynier uczenia maszynowego
  • inżynier dane
  • Analityk danych
  • naukowcy danych