Was ist maschinelles Lernen in Zürich?

Eine der Fragen, die Sie einem Anbieter stellen sollten, der Ihnen eine bestimmte Lern Lösung anbietet, ist, warum er sich dafür entschieden hat, Ihnen dasselbe Modell anzubieten, mit möglicherweise zusätzlichen Fragen, warum andere Modelle wurden ausgeschlossen.

Im Idealfall sollten Sie eine detaillierte Erläuterung der verschiedenen Versuche erhalten, ein Modell zu erstellen, das den Anforderungen des Projekts entspricht, mit einer Beschreibung, die aus fehlgeschlagenen, ungenauen und übergroßen Tests besteht. Bis zum Nachwort, wo Sie endlich das perfekte Modell für Ihre Bedürfnisse gefunden haben.

Ähnliches kann in einem Bericht gelesen werden, den ein Ingenieurstudent schrieb, um seine Versuche zu dokumentieren, einem Gewebe Klassifikator zu erstellen, der auf Faltungs-Neuronalen Netzen basiert. Der Klassifikator musste durch Analyse eines Bildes erkennen, ob der Stoff gestrickt oder gewebt worden war. Ausgehend von Tensor Flow und Keras wechselt der Schüler von der Auswahl des Datensatzes zur Herstellung des funktionierenden neuronalen Netzwerks, wobei offensichtlich mehrere Beleuchtungsfehler auftreten.

Maschinelles Lernen ist eine Datenanalyse Technik, mit der Computer lernen, eine natürliche Aktivität für Mensch und Tier auszuführen: Lernen aus Erfahrung. Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden Berechnungsmethoden, um Informationen direkt aus Daten zu « lernen », ohne sich auf eine vorgegebene Gleichung als Modell zu stützen. Sie können ihre Leistung adaptiv verbessern, wenn die Anzahl der für das Training verfügbaren Proben zunimmt.

Mit dem Aufkommen von Big Data ist maschinelles Lernen zu einer Schlüsseltechnik zur Lösung von Problemen in verschiedenen Bereichen geworden, darunter:

Computer Finanzierung: zur Kreditrisikobewertung und zum algorithmischen Handel.

Bildverarbeitung und künstliches Sehen: zur Gesichtserkennung, Bewegungserkennung und Objektidentifikation

Computer Biologie: für Krebsdiagnose, pharmazeutische Forschung und DNA-Sequenzierung

Energieerzeugung: für Preis- und Lastprognosen

Automobil, Luft- und Raumfahrt und Fertigung: für vorausschauende Wartung

Verarbeitung natürlicher Sprache: für Spracherkennung Anwendungen

In dieser Übersicht von Loren Shure erfahren Sie mehr über die drei Arten des maschinellen Lernens (Clustering, Klassifizierung und Regression).

Was ist maschinelles Lernen?

In dieser Übersicht von Loren Shure erfahren Sie mehr über die drei Arten des maschinellen Lernens (Clustering, Klassifizierung und Regression).

Warum ist maschinelles Lernen auch in einem Umzugsunternehmen wichtig?

Mehr Daten, mehr Fragen, bessere Antworten

Algorithmen für maschinelles Lernen identifizieren natürliche Muster in Daten, aus denen Informationen extrahiert und bessere Vorhersagen getroffen werden können. Sie werden täglich verwendet, um wichtige Entscheidungen über medizinische Diagnose, Börse, Energiebelastung Prognose usw. zu treffen. Beispielsweise verlassen sich Multimedia-Websites auf maschinelles Lernen, um Millionen von Optionen zu überprüfen und Benutzern Ratschläge zu Liedern oder Filmen zu geben. Sie müssen nicht hellsichtig sein, um es zu wissen! Einzelhändler verwenden diesen Ansatz, um das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren.

Wann muss ich maschinelles Lernen anwenden?

Maschinelles Lernen wird für komplexe Aufgaben oder Probleme empfohlen, die eine große Datenmenge und viele Variablen umfassen, und wenn Sie keine Formeln oder Gleichungen haben