Aibhsíonn sé na buntáistí agus na míbhuntáistí a bhaineann le foghlaim meaisín

Is próiseas é foghlaim meaisín ina bhfoghlaimíonn do chóras ó na tarluithe, an taithí agus a choinníonn sé ag feabhsú a chuid scileanna agus a chumas cinnteoireachta.

Is Intleacht Shaorga (AI) í, scileanna foghlama feidhmchláir ag an gcóras. Ní éilíonn sé ar ár dtreoir cinntí a dhéanamh a choinníonn sé ar an bhfoghlaim féin.

Cuidíonn réitigh faisnéise saorga sa chóras leis patrún de chineál éigin a fháil sna sonraí féin agus uaidh sin is féidir leis a thasc féin a dhéanamh agus a chumas cinnteoireachta a dhéanamh níos fearr sa deireadh chun críocha amach anseo. Is é príomhchuspóir na foghlama meaisín ná a chumasú don chóras a chinneadh a dhéanamh go huathoibríoch gan aon chur isteach, cúnamh ná treoir ón duine chun cinntí beachta nó cruinne a dhéanamh.

Intleacht shaorga (AI), i réimse na ríomheolaíochta Is é AI an téarma a bhraitheann a thimpeallacht i ndáiríre. Go bunúsach, cabhraíonn sé le córas chun a éifeachtúlacht oibre, a chumas smaointeoireachta, a chumas cinnteoireachta a mhéadú agus cuidíonn sé le córas oibriú mar dhuine le cabhair ó fhoghlaim meaisín.

Is próiseas forásach i ndáiríre é forbairt faisnéise saorga i bpróiseas ML.

Samplaí d’fhoghlaim meaisín is ea - diagnóis leighis, próiseáil íomhá, aischéimniú, comhlachas foghlama.

Modhanna foghlama meaisín

Is minic a leanann an próiseas foghlama meaisín dhá chatagóir: halgartaim foghlama meaisín faoi mhaoirsiú agus gan mhaoirsiú.

• Halgartaim foghlama meaisín faoi mhaoirsiú

Cuidíonn an algartam seo le tuiscint a fháil ar an gcaoi a d’fhoghlaim an córas san am atá thart agus faoi láthair freisin agus tuiscint a fháil ar cé chomh cruinn agus atá na haschuir le haghaidh anailíse sa todhchaí. Cuidíonn siad le tacar sonraí a mheas nó tacar sonraí oiliúna a rá, agus ansin le húsáid an algartam seo, is féidir linn feidhm a tháirgeadh a fhéadann tuartha a dhéanamh maidir leis na haschuir a thiocfaidh astu. Níos déanaí seiceálfar na haschuir le haghaidh earráidí le haghaidh torthaí níos cruinne agus iad á gcur i gcomparáid leis an aschur a ríomhadh cheana i dtosach.

• Algartam foghlama meaisín gan mhaoirsiú

Cuidíonn an algartam seo le seiceáil an féidir leis an gcóras sonraí agus tátail a tharraingt ó aon aschur a tháinig as agus gan aon fhaisnéis don oiliúint. Anois tarraingíonn an córas ón struchtúr i bhfolach agus ó na sonraí ábhartha go léir agus neamhúsáidte patrún chun sonraí a thabhairt i ndáiríre faoin struchtúr i bhfolach. Tugann siad aschur anseo ach ní gá a sheiceáil an bhfuil an t-aschur tugtha cruinn nó nach bhfuil.

Is próiseas é foghlaim meaisín a chuireann ar chumas anailís a dhéanamh ar líon mór sonraí. Is próiseas níos gasta é chun na fachtóirí riosca agus na deiseanna brabúsacha a fhoghlaim. Tá gné acu le foghlaim óna gcuid botún agus taithí. Fiú amháin is féidir leo deireadh a chur le hearráidí a dhéanamh ar an obair chéanna chuige sin teastaíonn roinnt ama uaidh chun an chúis a thuiscint. Nuair a dhéantar foghlaim meaisín a chomhcheangal le Intleacht Shaorga agus teicneolaíochtaí cognaíocha eile d’fhéadfadh sé a bheith ina réimse mór méid ollmhór faisnéise a bhailiú agus ansin na hearráidí a cheartú agus foghlaim ó eispéiris bhreise, ag forbairt i dteicníc láimhseála níos cliste, níos gasta agus níos cruinne.

Soláthraíonn cuideachta saincheaptha forbartha bogearraí seirbhísí cosúil le seirbhísí forbartha bogearraí. Úsáideann roinnt fiontar é le haghaidh an phróisis chomhtháthaithe, phearsantaithe agus cabhraíonn sé freisin le go leor airgid a shábháil duit.

Cuid de na buntáistí agus na míbhuntáistí a bhaineann le foghlaim meaisín

Tá buntáistí agus míbhuntáistí de chineál éigin ag gach próiseas nó teicníc. Fiú amháin i gcás foghlaim meaisín, tá roinnt fachtóirí ann a mbíonn buntáistí nó míbhuntáistí mar thoradh orthu.

Lig dúinn na buntáistí a bhaineann le foghlaim meaisín a phlé ar dtús

• Treochtaí agus patrúin a aithint

Cuidíonn foghlaim le meaisín le cuid mhór sonraí a bhainistiú agus tuiscint a fháil ar na treochtaí agus an patrún nach bhféadfadh a bheith in ann an méid mór sonraí sin a bhainistiú ag daoine. Mar shampla- Sa tionscal ríomhthráchtála cosúil le Myntra, cabhraíonn sé lena ghnó margaíochta a thuiscint agus a bhainistiú de réir riachtanas an úsáideora. Cosúil leis na déileálacha, táirgí, roinnt cad a tharlaíonn, tairiscintí, cúpóin agus ar bhonn na roghanna seo go léir tá fás an ghnó ag brath sa deireadh.

• Ní theastaíonn cur isteach daonna

Mar gheall ar an teicníc foghlama meaisín, ní gá dúinn cuidiú lenár gcóras nó orduithe a thabhairt dó treoracha áirithe a leanúint. A gcumas cinnteoireachta a rialú. Ina ionad sin lig dó a chinneadh féin a dhéanamh leis féin gan cur isteach orainn. Dá bhrí sin cabhraíonn sé leo a gcumas cinnteoireachta a fhorbairt agus a fheabhsú leo féin agus na hearráidí a cheartú.

Léigh an blag- Conas is féidir le foghlaim meaisín a bheith mar sholas treorach foirfe d’fhiontair

• Feabhsú leanúnach

Agus é comhdhéanta de algartam foghlama meaisín cabhraíonn sé leis an gcóras na hearráidí a thuiscint go leanúnach agus ceartú dá bharr ar na hearráidí sin. Dá bhrí sin méadaíonn sé seo éifeachtúlacht agus cruinneas. Mar shampla- Má táimid ag dearadh feidhmchlár réamhaisnéise aimsire agus má thugann sé tuartha aimsire rialta dúinn. Braitheann cruinneas an tuartha sin go hiomlán ar an seiceáil earráide rialta agus ar chruinneas feabhsaithe.

• Chun an méid iltoiseach agus mór sonraí a láimhseáil

Cuidíonn an algartam foghlama meaisín le bainistíocht agus feabhsú a dhéanamh ar an méid iltoiseach agus mór sonraí agus a gcuid scileanna a fheabhsú gan aon earráidí a bheith iontu le cabhair ó theicneolaíocht AI.

• Iarratas leathan

Is féidir le ML a bheith cabhrach dóibh siúd atá i réimse na ríomhthráchtála nó na soláthraithe cúram sláinte is féidir leo úsáid a bhaint as ML chun cúnamh ollmhór a fháil ina bhfás sa mhargadh agus cabhraíonn sé freisin le héifeachtúlacht oibre an duine a mhéadú. Tugann úsáid an fheidhmchláir seo eispéireas an-phearsanta do chustaiméirí é seo a úsáid agus díriú ar na custaiméirí cearta.

Na míbhuntáistí a bhaineann le foghlaim meaisín

Cuid de na míbhuntáistí a mbíonn aghaidh orthu go coitianta i réimse an phróisis foghlama meaisín. Is iad seo a leanas na tosca a théann i bhfeidhm ar ML:

• Fáil sonraí

Sa phróiseas foghlama meaisín, úsáidtear cuid mhór sonraí sa phróiseas oiliúna agus foghlama. Mar sin ba cheart go mbeadh na húsáid sonraí seo ar ardchaighdeán, neamhchlaonta. Le linn an phróisis foghlama meaisín le cabhair ó sheirbhísí forbartha bogearraí , bíonn chuimhneacháin ann freisin nuair a chaithfimid fanacht. Sa tréimhse ama sin tá sonraí nua á nginiúint agus is féidir iad a úsáid le haghaidh tuilleadh próiseála.

• Am agus acmhainní

Le linn nós imeachta an phróisis foghlama meaisín na halgartaim a chabhraíonn leis na feidhmeanna go léir a bhainistiú chun sonraí agus úsáid sonraí áirithe a bhainistiú sa phróiseas ceartaithe má theastaíonn aon earráidí uaidh seo go léir. Agus acmhainní iontaofa iontaofa ann freisin maidir le feidhmiú an chórais seo.

• Léiriú

Nuair a chabhraíonn na halgartaim leis na próisis seo go léir agus nuair a thugann siad aschur dá bharr. Ní mór an t-aschur áirithe seo a sheiceáil le haghaidh aon earráidí agus ba cheart an oibríocht cheartúcháin a leanúint chun an cruinneas atá ag teastáil a fháil. Agus an algartam seo á roghnú, ní mór dúinn an algartam sin a theastaíonn uait a roghnú chun na críche sin.

• So-ghabháltacht earráide ard

Sa phróiseas foghlama meaisín, úsáidtear an méid ard sonraí agus ar an láimh eile, úsáidtear agus déantar tástáil ar go leor halgartaim. Dá bhrí sin tá athrú ollmhór ann chun go leor earráidí a dhéanamh. Mar gheall go bhfuil go leor halgartaim á n-úsáid agat má tá tú ag traenáil do thacar sonraí má tá aon bhotún san algartam ansin féadfaidh sé roinnt fógraí nach mbaineann le hábhar a thabhairt don úsáideoir.

Is saincheist choitianta iad na blunders seo a mbíonn taithí orthu go minic. Toisc nuair a tharlaíonn na botúin seo, ní furasta an phríomhfhoinse ar cruthaíodh an tsaincheist a fháil amach agus tógann sé tréimhse níos faide an tsaincheist áirithe sin a fháil agus í a cheartú.

Conclúid

Sa saol tapa seo, caithfimid ár gcuid oibre go léir a bhainistiú laistigh d’am ar leith sa chás seo má tá cúpla córas riachtanach chun ár nuashonrú a dhéanamh ar na hacmhainní. De bharr foghlaim meaisín le cabhair réitigh intleacht shaorga agus teicneolaíochtaí cognaíocha eile is ré nua í i réimse na forbartha sa ríomheolaíocht.