機械学習の長所と短所を強調します

機械学習は、システムが発生、経験から学習し、スキルと意思決定能力を向上させ続けるプロセスです。

これは、人工知能（AI）であり、システムによるアプリケーション学習スキルです。それはそれ自身を学び続ける決定をするために私たちの指示を必要としません。

システム内の人工知能ソリューションは、データ自体のある種のパターンを見つけるのに役立ち、そこから独自のタスクを実行して、将来の目的のために最終的に意思決定能力を向上させることができます。機械学習の主な目的は、人間の干渉、支援、または正確または正確な決定を行うようにシステムを誘導することなく、システムが自動的に決定を下せるようにすることです。

コンピュータサイエンスの分野における人工知能（AI）AIは、実際にその環境を認識する用語です。基本的に、それはシステムがその作業効率、思考能力、意思決定能力を向上させるのを助け、機械学習の助けを借りてシステムが人間として働くのを助けます。

MLのプロセスにおける人工知能の開発は、実際には進歩的なプロセスです。

機械学習の例としては、医療診断、画像処理、回帰、学習の関連付けなどがあります。

機械学習の方法

機械学習プロセスは、多くの場合、教師あり機械学習アルゴリズムと教師なし機械学習アルゴリズムの2つのカテゴリに従います。

• 教師あり機械学習アルゴリズム

このアルゴリズムは、システムが過去および現在にどのように学習したかを理解し、将来の分析のための出力がどれほど正確であるかを理解するのに役立ちます。これらは、データセットの検討やトレーニングデータセットの作成に役立ちます。次に、このアルゴリズムを使用して、結果の出力を予測できる関数を作成できます。後で、出力は、最初にすでに計算された出力と比較して、より正確な結果を得るためにエラーがないかチェックされます。

• 教師なし機械学習アルゴリズム

このアルゴリズムは、結果の出力やトレーニングの情報がないことから、システムが実際にデータと推論を引き出すことができるかどうかを確認するのに役立ちます。これで、非表示の構造と、関連するすべての未使用のデータからシステムがパターンを描画して、非表示の構造の詳細を実際に示します。ここでそれらは出力を与えますが、与えられた出力が正確であるかどうかをチェックする必要はありません。

機械学習は、大量のデータの分析を可能にするプロセスです。これは、リスク要因と有益な機会を学習するためのより迅速なプロセスです。彼らは彼らの過ちや経験から学ぶという特徴を持っています。彼らでさえ、理由を理解するのに少し時間がかかるので、同じ仕事で間違いを犯すことを排除することができます。機械学習を人工知能やその他のコグネティブテクノロジーと組み合わせると、膨大な量の情報を収集し、エラーを修正してさらなる経験から学び、よりスマートで高速かつ正確な処理技術を開発することが大きな分野になる可能性があります。

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機械学習の長所と短所のいくつか

すべてのプロセスまたは手法には、ある種の長所と短所があります。機械学習の場合でも、長所と短所につながるいくつかの要因があります。

まず、機械学習の利点について説明しましょう

• 傾向とパターンの特定

機械学習は、大量のデータを管理し、人間がその大量のデータを管理することは不可能だった可能性のある傾向とパターンを理解するのに役立ちます。たとえば、Myntraのようなeコマース業界では、ユーザーの要件に応じてマーケティングビジネスを理解および管理するのに役立ちます。取引、製品、クリック数、オファー、クーポンのように、これらすべてのオプションに基づいて、ビジネスの成長は最終的に依存します。

• 人間の干渉は必要ありません

機械学習技術により、システムを支援したり、特定の指示に従うようにシステムにコマンドを与えたりする必要はありません。彼らの意思決定能力を管理すること。むしろ、私たちの干渉なしに、それ自体で決定を下すようにしてください。したがって、それは彼らが彼ら自身で彼らの意思決定能力を開発し改善するのを助け、そしてまた誤りを正すのを助けます。

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• 継続的改善

機械学習アルゴリズムで構成されているため、システムがエラーを継続的に理解し、そのエラーを修正するのに役立ちます。したがって、これにより効率と精度が向上します。たとえば、天気予報アプリケーションを設計していて、定期的な天気予報が得られる場合です。その予測の精度は、定期的なエラーチェックに完全に依存し、精度が向上しています。

• 多次元で大量のデータを処理するため

機械学習アルゴリズムは、AIテクノロジーの助けを借りて、多次元で大量のデータを管理および改善し、エラーが発生しないスキルを向上させるのに役立ちます。

• 幅広いアプリケーション

MLは、eコマースの分野にいる人や、MLを利用して市場の成長に多大な支援を得ることができる医療提供者にとって役立つ可能性があります。また、人間の作業効率の向上にも役立ちます。このアプリケーションを使用すると、適切な顧客をターゲットにしながら、これを使用するための非常に個人的なエクスペリエンスが顧客に提供されます。

機械学習のデメリット

機械学習プロセスの分野で一般的に直面している短所のいくつか。 MLに影響を与える要因は次のとおりです。

• データ収集

機械学習の過程では、トレーニングや学習の過程で大量のデータが使用されます。したがって、これらのデータの使用は、質が高く、偏りがないものでなければなりません。ソフトウェア開発サービスを利用した機械学習の過程で、待つ必要のある瞬間もあります。その期間中に新しいデータが生成され、さらなるプロセスに使用できます。

• 時間とリソース

機械学習プロセスの手順中に、データを管理するためのすべての機能の管理に役立つアルゴリズムと、エラーが発生した場合の修正プロセスでの特定のデータの使用に時間がかかります。また、このシステムの機能のための信頼できる信頼できるリソース。

• 解釈

アルゴリズムがこれらすべてのプロセスに役立ち、結果の出力を提供する場合。この特定の出力にエラーがないかチェックする必要があり、必要な精度を得るには修正操作に従う必要があります。そして、このアルゴリズムの選択中に、目的に必要なアルゴリズムを選択する必要があります。

• 高いエラー感受性

機械学習の過程では、大量のデータが使用されますが、一方で、多くのアルゴリズムが使用され、テストされます。したがって、多くのエラーが発生するという大きな変化があります。その特定の場所でデータセットをトレーニングしているときに、アルゴリズムに誤りがある場合は多くのアルゴリズムが使用されるため、ユーザーはいくつかの無関係な広告につながる可能性があります。

これらの失敗は、何度も経験される一般的な問題です。これらの間違いが発生した場合、問題が発生した主な原因を特定することは容易ではなく、その特定の問題を特定して修正するのに時間がかかるためです。

結論

この速い生活の中で、私たちのシステムがリソースで最新の状態に保つためにいくつかの決定を下す場合、この場合、私たちは与えられた時間内にすべての仕事を管理する必要があります。人工知能ソリューションやその他の認知技術の助けを借りた機械学習は、コンピューターサイエンスの開発分野における新しい時代になります。