Benadrukt de voor- en nadelen van machine learning

Benadrukt de voor- en nadelen van machine learning

Machine learning is een proces waarbij uw systeem leert van de gebeurtenissen, ervaring opdoet en zijn vaardigheden en besluitvormingsvermogen blijft verbeteren.

Het is een kunstmatige intelligentie (AI), applicatie leervaardigheden door het systeem. Het vereist geen instructie van ons om beslissingen te nemen, het blijft zelf leren.

Oplossingen voor kunstmatige intelligentie in het systeem helpen het een soort patroon in de gegevens zelf te vinden en van daaruit kan het zijn eigen taak uitvoeren en zijn besluitvormingsvermogen uiteindelijk beter maken voor toekomstige doeleinden. Het belangrijkste doel van machine learning is om het systeem in staat te stellen zijn beslissing automatisch te nemen zonder enige menselijke tussenkomst, hulp of begeleiding van het systeem om nauwkeurige of nauwkeurige beslissingen te nemen.

Kunstmatige intelligentie (AI), op het gebied van informatica, is AI de term die zijn omgeving daadwerkelijk waarneemt. In feite helpt het een systeem om zijn werkefficiëntie, denkvermogen en besluitvormingsvermogen te vergroten en helpt het een systeem om als mens te werken met behulp van machine learning.

De ontwikkeling van kunstmatige intelligentie in het ML-proces is echt een progressief proces.

Voorbeelden van machine learning zijn: medische diagnose, beeldverwerking, regressie, leerassociatie.

Methoden voor machine learning

Het machine learning-proces volgt vaak twee categorieën: algoritmen voor machine learning onder supervisie en niet-supervisie.

  • Begeleide machine learning-algoritmen

Dit algoritme helpt om te begrijpen hoe het systeem in het verleden en ook nu heeft geleerd en ook om te begrijpen hoe nauwkeurig de output is voor toekomstige analyse. Ze helpen bij het overwegen van een dataset of bijvoorbeeld een trainingsdataset, en vervolgens kunnen we met behulp van dit algoritme een functie produceren die voorspellingen kan doen voor de resulterende outputs. Later zullen de outputs worden gecontroleerd op fouten voor nauwkeurigere resultaten, door deze aanvankelijk te vergelijken met de reeds berekende output.

  • Ongecontroleerd algoritme voor machine learning

Dit algoritme helpt om te controleren of het systeem daadwerkelijk gegevens en gevolgtrekkingen kan trekken uit geen resulterende outputs en geen informatie voor de training. Nu tekent het systeem vanuit de verborgen structuur en uit alle relevante en verschillende ongebruikte gegevens een patroon om daadwerkelijk details van de verborgen structuur te geven. Hier geven ze een output, maar het is niet nodig om te controleren of de gegeven output juist is of niet.

Machine learning is een proces waarmee een grote hoeveelheid gegevens kan worden geanalyseerd. Het is een sneller proces bij het leren van de risicofactoren en winstgevende kansen. Ze hebben de eigenschap van hun fouten en ervaringen te leren. Zelfs zij kunnen het maken van fouten bij hetzelfde werk elimineren, daarvoor kost het enige tijd om de reden te begrijpen. Wanneer machine learning wordt gecombineerd met kunstmatige intelligentie en andere cognitieve technologieën, kan het een groot veld zijn om een enorme hoeveelheid informatie te verzamelen en vervolgens de fouten recht te zetten en te leren van verdere ervaringen, waarbij een slimmere, snellere en nauwkeurigere verwerkingstechniek ontstaat.

Een op maat gemaakt softwareontwikkelingsbedrijf levert diensten zoals softwareontwikkelingsdiensten. Het wordt door sommige ondernemingen gebruikt voor het proces van integratie, personalisatie en het helpt u ook om veel geld te besparen.

Enkele voor- en nadelen van machine learning

Elk proces of elke techniek heeft een aantal voor- en nadelen. Zelfs in het geval van machine learning zijn er enkele factoren die tot voor- of nadelen leiden.

Laten we eerst de voordelen van machine learning bespreken

  • Identificatie van trends en patronen

Machine learning helpt om een grote hoeveelheid gegevens te beheren en de trends en patronen te begrijpen die niet mogelijk waren geweest om die grote hoeveelheid gegevens door mensen te beheren. Bijvoorbeeld - In de e-commerce-industrie zoals Myntra helpt het om zijn marketingactiviteiten te begrijpen en te beheren op basis van de gebruikersvereisten. Net als de deals, producten, een aantal clicks, aanbiedingen, coupons en op basis van al deze opties is de bedrijfsgroei uiteindelijk afhankelijk.

  • Er is geen menselijke tussenkomst vereist

Vanwege de machine learning-techniek hoeven we ons systeem niet te helpen of het opdrachten te geven om bepaalde instructies op te volgen. Om hun beslissingsvermogen te beheersen. Laat het liever zelf een beslissing nemen zonder onze tussenkomst. Daarom helpt het hen om zelf hun beslissingsvermogen te ontwikkelen en te verbeteren en ook om de fouten te herstellen.

Lees de blog - Hoe machine learning de perfecte leidraad kan zijn voor ondernemingen

  • Continue verbetering

Bestaande uit een machine learning-algoritme helpt het het systeem om de fouten continu te begrijpen en de resulterende rectificatie voor die fouten. Dit verhoogt dus de efficiëntie en nauwkeurigheid. Bijvoorbeeld: als we een weersvoorspellingstoepassing ontwerpen en deze ons regelmatig weersvoorspellingen geeft. De nauwkeurigheid voor die voorspelling hangt volledig af van de regelmatige foutcontrole en met verbeterde nauwkeurigheid.

  • Om de multidimensionale en grote hoeveelheid gegevens te verwerken

Het algoritme voor machine learning helpt bij het beheren en verbeteren van de multidimensionale en grote hoeveelheid gegevens en het verbeteren van hun vaardigheden om er geen fouten in te hebben met behulp van AI-technologie.

  • Brede toepassing

ML kan nuttig zijn voor degenen die werkzaam zijn op het gebied van e-commerce of de zorgaanbieders die ML kunnen gebruiken om enorme hulp te krijgen bij hun marktgroei en het helpt ook bij het verhogen van de efficiëntie van het menselijk werk. Het gebruik van deze applicatie geeft de klanten een zeer persoonlijke ervaring om deze te gebruiken terwijl ze zich op de juiste klanten richten.

Nadelen van machine learning

Enkele van de nadelen die zelfs vaak voorkomen op het gebied van het machine learning-proces. De factoren die een impact hebben op ML zijn de volgende:

  • Data-acquisitie

Bij machine learning wordt een grote hoeveelheid data gebruikt bij het trainen en leren. Dit gebruik van gegevens moet dus van goede kwaliteit en onbevooroordeeld zijn. Tijdens het proces van machine learning met behulp van softwareontwikkelingsservices zijn er ook momenten waarop we moeten wachten. In die periode worden nieuwe gegevens gegenereerd die voor verdere verwerking kunnen worden gebruikt.

  • Tijd en middelen

Tijdens de procedure van machine learning verwerken de algoritmen die helpen bij het beheren van alle functies om de gegevens te beheren en het gebruik van bepaalde gegevens tijdens het proces van rectificatie als er fouten zijn, dit alles kost tijd. En ook vertrouwde en betrouwbare bronnen voor het functioneren van dit systeem.

  • Interpretatie

Wanneer de algoritmen helpen bij al deze processen en een resulterende output geven. Deze gegeven uitvoer moet worden gecontroleerd op eventuele fouten en de correctiebewerking moet worden gevolgd om de gewenste nauwkeurigheid te verkrijgen. En tijdens de selectie van dit algoritme, moeten we dat algoritme selecteren dat u daarvoor nodig heeft.

  • Hoge foutgevoeligheid

Bij machine learning wordt de grote hoeveelheid data gebruikt en aan de andere kant worden veel algoritmen gebruikt en getest. Daarom is er een enorme verandering om veel fouten te ervaren. Omdat terwijl u uw dataset op dat specifieke niveau traint, veel algoritmen worden gebruikt als er een fout in het algoritme zit, dit de gebruiker naar verschillende irrelevante advertenties kan leiden.

Deze blunders zijn een veelvoorkomend probleem dat vaak voorkomt. Omdat wanneer deze fouten optreden, het niet eenvoudig is om de belangrijkste bron te achterhalen waarvoor het probleem is gemaakt en om dat specifieke probleem te achterhalen en het te verhelpen, duurt het langer.

Conclusie

In dit snelle leven moeten we in dit geval al ons werk binnen een bepaalde tijd afhandelen als ons systeem een paar beslissingen neemt om het up-to-date te houden met de middelen die echt nodig zijn. Machine learning met behulp van kunstmatige intelligentie-oplossingen en andere cognitieve technologieën maakt het een nieuw tijdperk op het gebied van ontwikkeling in de informatica.

Video

  • https://youtu.be/ImnOs_DjZaM