기계 학습의 장단점 강조

기계 학습은 시스템이 발생, 경험을 통해 학습하고 기술 및 의사 결정 능력을 지속적으로 향상시키는 프로세스입니다.

인공 지능 (AI) 시스템에 의한 응용 학습 기술입니다. 학습 자체에 대한 결정을 내리기 위해 우리의 지시가 필요하지 않습니다.

시스템의 인공 지능 솔루션은 데이터 자체에서 일종의 패턴을 찾는 데 도움이되며, 거기에서 자체 작업을 수행하고 미래의 목적을 위해 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있습니다. 기계 학습의 주요 목표는 시스템이 사람의 간섭, 지원 또는 시스템이 정확하거나 정확한 결정을 내 리도록 안내하지 않고 자동으로 결정을 내릴 수 있도록하는 것입니다.

컴퓨터 과학 분야에서 인공 지능 (AI) AI는 실제로 환경을 인식하는 용어입니다. 기본적으로 시스템의 업무 효율성, 사고력, 의사 결정 능력을 높이고 시스템이 기계 학습을 통해 인간처럼 작동하도록 돕습니다.

ML 과정에서 인공 지능 개발 은 실제로 진보적 인 과정입니다.

기계 학습의 예로는 의료 진단, 이미지 처리, 회귀, 학습 연관이 있습니다.

기계 학습 방법

기계 학습 프로세스는 종종 감독 및 비지도 기계 학습 알고리즘의 두 가지 범주를 따릅니다.

• 감독되는 기계 학습 알고리즘

이 알고리즘은 시스템이 과거와 현재에 어떻게 학습했는지 이해하고 향후 분석을위한 출력이 얼마나 정확한지 이해하는 데 도움이됩니다. 그들은 데이터 세트를 고려하거나 훈련 데이터 세트를 말하는 데 도움을 준 다음이 알고리즘을 사용하여 결과 출력을 예측할 수있는 함수를 생성 할 수 있습니다. 나중에 이미 계산 된 출력과 비교하여보다 정확한 결과를 얻기 위해 출력에서 오류를 확인합니다.

• 비지도 머신 러닝 알고리즘

이 알고리즘은 시스템이 결과 출력 및 훈련 정보가없는 데이터와 추론을 실제로 그릴 수 있는지 확인하는 데 도움이됩니다. 이제 숨겨진 구조와 모든 관련 및 사용되지 않은 여러 데이터에서 시스템이 실제로 숨겨진 구조의 세부 정보를 제공하는 패턴을 그립니다. 여기서 그들은 출력을 제공하지만 주어진 출력이 정확한지 여부를 확인할 필요는 없습니다.

기계 학습 은 많은 양의 데이터를 분석 할 수있는 프로세스입니다. 위험 요소와 수익성있는 기회를 배우는 데있어 더 빠른 프로세스입니다. 그들은 실수와 경험에서 배우는 특징이 있습니다. 이유를 이해하는 데 약간의 시간이 필요하기 때문에 동일한 작업에서 오류를 만들지 않아도됩니다. 머신 러닝이 인공 지능 및 기타인지 기술과 결합되면 방대한 양의 정보를 수집 한 다음 오류를 수정하고 더 많은 경험에서 학습하여 더 스마트하고 빠르며 정확한 처리 기술로 발전하는 것이 큰 분야가 될 수 있습니다.

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기계 학습의 장단점

모든 프로세스 또는 기술에는 일종의 장단점이 있습니다. 기계 학습의 경우에도 장단점으로 이어지는 몇 가지 요인이 있습니다.

먼저 기계 학습의 장점에 대해 논의하겠습니다.

• 추세 및 패턴 식별

머신 러닝은 대량의 데이터를 관리하고 사람이 대량의 데이터를 관리 할 수 없었던 추세와 패턴을 이해하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, Myntra와 같은 전자 상거래 산업에서는 사용자 요구 사항에 따라 마케팅 비즈니스를 이해하고 관리하는 데 도움이됩니다. 거래, 제품, 수많은 클릭, 제안, 쿠폰과 마찬가지로 이러한 모든 옵션을 기반으로 비즈니스 성장은 궁극적으로 의존합니다.

• 사람의 간섭이 필요하지 않습니다.

기계 학습 기술로 인해 시스템을 지원하거나 특정 지침을 따르도록 명령을 제공 할 필요가 없습니다. 의사 결정 능력을 제어합니다. 오히려 우리의 간섭없이 스스로 결정을 내 리도록하세요. 따라서 스스로 의사 결정 능력을 개발하고 개선하고 오류를 수정하는 데 도움이됩니다.

블로그 읽기- 기계 학습이 기업의 완벽한 지침이 될 수있는 방법

• 지속적인 개선

기계 학습 알고리즘으로 구성되어있어 시스템이 오류를 지속적으로 이해하고 오류를 수정하는 데 도움이됩니다. 따라서 이것은 효율성과 정확성을 증가시킵니다. 예를 들어, 날씨 예보 애플리케이션을 설계하고 정기적 인 날씨 예측을 제공하는 경우. 해당 예측의 정확도는 전적으로 정기 오류 검사와 향상된 정확도에 따라 달라집니다.

• 다차원적이고 많은 양의 데이터를 처리하려면

기계 학습 알고리즘은 AI 기술의 도움으로 다차원 및 대량의 데이터를 관리 및 개선하고 오류가없는 기술을 향상시키는 데 도움이됩니다.

• 광범위한 응용

ML은 전자 상거래 분야에 종사하는 사람들이나 ML을 사용하여 시장 성장에 큰 도움을 줄 수있는 의료 서비스 제공자에게 도움이 될 수 있으며 또한 인간의 업무 효율성을 높이는데도 도움이됩니다. 이 응용 프로그램을 사용하면 고객에게 적합한 고객을 대상으로하는 동시에이를 사용할 수있는 매우 개인적인 경험을 제공합니다.

기계 학습의 단점

기계 학습 프로세스 분야에서 일반적으로 직면하는 단점 중 일부입니다. ML에 영향을 미치는 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 취득

기계 학습 과정에서 학습 및 학습 과정에서 많은 양의 데이터가 사용됩니다. 따라서 이러한 데이터 사용은 편견없이 양질이어야합니다. 소프트웨어 개발 서비스의 도움을 받아 머신 러닝을 진행하는 동안 기다려야하는 순간도 있습니다. 이 기간 동안 새 데이터가 생성되고 추가 프로세스에 사용할 수 있습니다.

• 시간과 자원

기계 학습 과정에서 모든 기능을 관리하는 데 도움이되는 알고리즘을 통해 데이터를 관리하고 오류가 발생하면 수정 과정에서 특정 데이터를 사용하는 데 시간이 걸립니다. 또한이 시스템의 기능을위한 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 리소스입니다.

• 해석

알고리즘이 이러한 모든 프로세스를 돕고 결과 출력을 제공 할 때. 이 주어진 출력에 오류가 있는지 확인하고 원하는 정확도를 얻기 위해 수정 작업을 수행해야합니다. 그리고이 알고리즘을 선택하는 동안 목적에 필요한 알고리즘을 선택해야합니다.

• 높은 오류 민감도

기계 학습 과정에서는 많은 양의 데이터가 사용되는 반면, 많은 알고리즘이 사용되고 테스트됩니다. 따라서 많은 오류가 발생하는 큰 변화가 있습니다. 특정 데이터 세트를 훈련하는 동안 알고리즘에 실수가 있으면 많은 알고리즘이 사용되므로 사용자가 관련없는 여러 광고로 이어질 수 있습니다.

이러한 실수는 여러 번 경험하는 일반적인 문제입니다. 이러한 실수가 발생하면 문제가 발생한 주요 원인을 찾기가 쉽지 않고 특정 문제를 찾아 수정하는 데 시간이 더 오래 걸립니다.

결론

이 빠른 삶에서 우리는 시스템이 리소스를 업데이트하기 위해 몇 가지 결정을 내리는 것이 정말 필요한 경우 주어진 시간 내에 모든 작업을 관리해야합니다. 인공 지능 솔루션 및 기타인지 기술의 도움을받은 기계 학습은 컴퓨터 과학 개발 분야의 새로운 시대를 열었습니다.