Yn tynnu sylw at fanteision ac anfanteision dysgu peiriannau

Yn tynnu sylw at fanteision ac anfanteision dysgu peiriannau

Mae dysgu trwy beiriant yn broses lle mae'ch system yn dysgu o'r digwyddiadau, y profiad ac yn parhau i wella ei sgiliau a'i allu i wneud penderfyniadau.

Mae'n Deallusrwydd Artiffisial (AI), sgiliau dysgu cymhwysiad gan y system. Nid oes angen i'n cyfarwyddyd wneud penderfyniadau y mae'n eu cadw ar ddysgu ei hun.

Mae datrysiadau deallusrwydd artiffisial yn y system yn ei helpu i ddod o hyd iddo ryw fath o batrwm yn y data ei hun ac oddi yno gall gyflawni ei dasg ei hun a gwneud ei allu i wneud penderfyniadau yn well yn y pen draw at ddibenion y dyfodol. Prif amcan dysgu â pheiriant yw galluogi'r system i wneud ei phenderfyniad yn awtomatig heb unrhyw ymyrraeth ddynol, cymorth nac arwain y system i wneud penderfyniadau manwl gywir neu gywir.

Deallusrwydd artiffisial (AI), ym maes cyfrifiadureg AI yw'r term sy'n canfod ei amgylchedd mewn gwirionedd. Yn y bôn, mae'n helpu system i gynyddu ei heffeithlonrwydd gwaith, ei gallu i feddwl, ei gallu i wneud penderfyniadau ac mae'n helpu system i weithio fel bod dynol gyda chymorth dysgu trwy beiriant.

Mae datblygu deallusrwydd artiffisial yn y broses ML yn broses flaengar mewn gwirionedd.

Enghreifftiau o ddysgu peiriannau yw - diagnosis meddygol, prosesu delweddau, atchweliad, cysylltiad dysgu.

Dulliau o ddysgu peiriant

Mae'r broses dysgu peiriant yn aml yn dilyn dau gategori: algorithmau dysgu peiriannau dan oruchwyliaeth a heb oruchwyliaeth.

  • Algorithmau dysgu peiriannau dan oruchwyliaeth

Mae'r algorithm hwn yn helpu i ddeall sut mae'r system wedi dysgu yn y gorffennol a hefyd ar hyn o bryd a hefyd deall pa mor gywir yw'r allbynnau i'w dadansoddi yn y dyfodol. Maent yn helpu i ystyried set ddata neu'n dweud set ddata hyfforddi, ac yna gyda'r defnydd o'r algorithm hwn, gallwn gynhyrchu swyddogaeth a all wneud rhagfynegiadau ar gyfer yr allbynnau sy'n deillio o hynny. Yn ddiweddarach, bydd yr allbynnau'n cael eu gwirio am wallau i gael canlyniadau mwy cywir gan eu cymharu â'r allbwn a gyfrifwyd eisoes i ddechrau.

  • Algorithm dysgu peiriannau heb oruchwyliaeth

Mae'r algorithm hwn yn helpu i wirio a all y system dynnu data a chasgliadau o ddim allbynnau o ganlyniad a dim gwybodaeth ar gyfer yr hyfforddiant. Nawr mae'r system o'r strwythur cudd ac o'r holl ddata perthnasol a sawl data nas defnyddiwyd yn tynnu patrwm i roi manylion y strwythur cudd mewn gwirionedd. Yma maent yn rhoi allbwn ond nid oes angen gwirio a yw'r allbwn a roddir yn gywir ai peidio.

Mae dysgu trwy beiriant yn broses sy'n galluogi dadansoddi llawer iawn o ddata. Mae'n broses gyflymach wrth ddysgu'r ffactorau risg, a chyfleoedd proffidiol. Mae ganddyn nhw nodwedd o ddysgu o'u camgymeriadau a'u profiadau. Hyd yn oed gallant ddileu gwneud gwallau ar yr un gwaith am hynny, mae angen peth amser i ddeall y rheswm. Pan gyfunir dysgu â pheiriant â Deallusrwydd Artiffisial a thechnolegau gwybyddol eraill, gall fod yn faes mawr i gasglu llawer iawn o wybodaeth ac yna cywiro'r gwallau a dysgu o brofiadau pellach, gan ddatblygu mewn techneg drin craffach, cyflymach a chywirdeb.

Mae cwmni datblygu meddalwedd wedi'i deilwra'n darparu gwasanaethau fel gwasanaethau datblygu meddalwedd. Fe'i defnyddir gan rai mentrau ar gyfer y broses o integreiddio, personoli a hefyd mae'n helpu i arbed llawer o arian i chi.

Rhai o fanteision ac anfanteision dysgu peiriannau

Mae gan bob proses neu dechneg ryw fath o fanteision ac anfanteision. Hyd yn oed yn achos dysgu â pheiriant, mae yna rai ffactorau sy'n arwain at fanteision neu anfanteision.

Yn gyntaf, gadewch inni drafod manteision dysgu â pheiriant

  • Nodi tueddiadau a phatrymau

Mae dysgu trwy beiriant yn helpu i reoli llawer iawn o ddata a deall y tueddiadau a'r patrwm na allai fod wedi bod yn bosibl rheoli'r swm mawr hwnnw o ddata gan fodau dynol. Er enghraifft- Yn y diwydiant e-fasnach fel Myntra, mae'n helpu i ddeall a rheoli ei fusnes marchnata yn ôl gofynion y defnyddiwr. Fel y bargeinion, cynhyrchion, nifer o gliciau, cynigion, cwponau ac ar sail yr holl opsiynau hyn mae'r twf busnes yn ddibynnol yn y pen draw.

  • Nid oes angen ymyrraeth ddynol

Oherwydd y dechneg dysgu peiriant, nid oes angen i ni gynorthwyo ein system na rhoi gorchmynion iddi ddilyn rhai cyfarwyddiadau. Rheoli eu gallu i wneud penderfyniadau. Yn hytrach, gadewch iddo wneud ei benderfyniad ei hun ar ei ben ei hun heb ein hymyrraeth. Felly mae'n eu helpu i ddatblygu a gwella eu gallu i wneud penderfyniadau ar eu pennau eu hunain a hefyd i gywiro'r gwallau.

Darllenwch y blog- Sut y gall dysgu â pheiriant fod yn olau arweiniol perffaith i fentrau

  • Gwelliant parhaus

Yn cynnwys algorithm dysgu peiriant mae'n helpu'r system i ddeall y gwallau yn barhaus ac o ganlyniad cywiriad ar gyfer y gwallau hynny. Felly mae hyn yn cynyddu effeithlonrwydd a chywirdeb. Er enghraifft- Os ydym yn dylunio cais rhagolygon tywydd ac mae'n rhoi rhagfynegiadau tywydd rheolaidd i ni. Mae cywirdeb y rhagfynegiad hwnnw'n dibynnu'n llwyr ar y gwiriad gwall rheolaidd a chyda gwell cywirdeb.

  • Ymdrin â'r data aml-ddimensiwn a mawr

Mae'r algorithm dysgu peiriannau yn helpu i reoli a gwella'r data aml-ddimensiwn a mawr a gwella eu sgiliau o ran bod heb wallau ynddynt gyda chymorth technoleg AI.

  • Cais eang

Gall ML fod yn ddefnyddiol i'r rheini sydd ym maes e-fasnach neu'r darparwyr gofal iechyd y gallant ddefnyddio ML i gael help aruthrol yn eu twf yn y farchnad a hefyd mae'n helpu i gynyddu effeithlonrwydd gwaith dynol. Mae defnyddio'r rhaglen hon yn rhoi profiad personol iawn i'r cwsmeriaid ei ddefnyddio wrth dargedu'r cwsmeriaid cywir.

Anfanteision dysgu â pheiriant

Rhai o'r anfanteision sydd hyd yn oed yn cael eu hwynebu'n gyffredin ym maes y broses dysgu peiriannau. Mae'r ffactorau hynny sy'n cael effaith yn ML fel a ganlyn:

  • Caffael data

Yn y broses o ddysgu â pheiriant, defnyddir llawer iawn o ddata yn y broses o hyfforddi a dysgu. Felly dylai'r defnydd hwn o ddata fod o ansawdd da, yn ddiduedd. Yn ystod y broses o ddysgu peiriannau gyda chymorth gwasanaethau datblygu meddalwedd , mae yna adegau hefyd pan fydd angen i ni aros. Yn y cyfnod hwnnw mae data newydd yn cael ei gynhyrchu a gellir ei ddefnyddio ar gyfer proses bellach.

  • Amser ac adnoddau

Yn ystod y weithdrefn o brosesu dysgu peiriant mae'r algorithmau sy'n helpu i reoli'r holl swyddogaethau i reoli'r data a'r defnydd o ddata penodol yn y broses o gywiro os oes angen gwallau i wneud hyn i gyd. A hefyd adnoddau dibynadwy a dibynadwy ar gyfer gweithrediad y system hon.

  • Dehongli

Pan fydd yr algorithmau yn helpu yn yr holl brosesau hyn ac yn rhoi allbwn sy'n deillio o hynny. Rhaid gwirio'r allbwn penodol hwn am unrhyw wallau a dylid dilyn y gweithrediad cywiro i gael y cywirdeb a ddymunir. Ac wrth ddewis yr algorithm hwn, rhaid inni ddewis yr algorithm hwnnw sydd ei angen arnoch at y diben.

  • Tueddiad gwall uchel

Yn y broses o ddysgu peiriannau, defnyddir y swm uchel o ddata ac ar y llaw arall, mae llawer o algorithmau yn cael eu defnyddio a'u profi. Felly mae newid enfawr i brofi llawer o wallau. Oherwydd tra'ch bod chi'n hyfforddi'ch set ddata ar yr arbennig honno, defnyddir llawer o algorithmau os oes unrhyw gamgymeriad yn yr algorithm, gall arwain y defnyddiwr at sawl hysbyseb amherthnasol.

Mae'r blunders hyn yn fater cyffredin a brofir lawer gwaith. Oherwydd pan fydd y camgymeriadau hyn yn digwydd, nid yw'n hawdd darganfod y brif ffynhonnell y mae'r mater wedi'i greu ar ei chyfer a darganfod bod y mater penodol hwnnw a'i gywiro yn cymryd amser hirach.

Casgliad

Yn y bywyd byw cyflym hwn, mae angen i ni reoli ein holl waith o fewn amser penodol yn yr achos hwn os yw ein system yn gwneud ychydig o benderfyniadau i'w diweddaru gyda'r adnoddau yn wirioneddol angenrheidiol. Mae dysgu trwy beiriant gyda chymorth datrysiadau deallusrwydd artiffisial a thechnolegau gwybyddol eraill yn ei gwneud yn oes newydd ym maes datblygu mewn gwyddoniaeth gyfrifiadurol.

Video

  • https://youtu.be/ImnOs_DjZaM