Вы когда-нибудь замечали, что когда вы ищете продукт на веб-сайте электронной коммерции, вы начинаете получать рекомендации, связанные с этим. Итак, как вы получите эти рекомендации? Что ж, это все, что мы собираемся здесь обсудить. Все из-за машинного обучения. Он здесь, и он используется в гораздо большем количестве предприятий, чем вы можете себе представить.

Так что же такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) - это изучение алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для выполнения конкретной задачи без использования явных инструкций, в зависимости от шаблонов и прошлого опыта.
Давайте попробуем изложить машинное обучение в общих чертах. Давайте рассмотрим ребенка, который только начал учиться сложению. Поэтому сначала нам нужно будет направить его к решению определенных задач. По мере того, как ребенок отрабатывает какие-то задачи, он сам сможет решать новые задачи. Если мы научили его складывать два числа, но если возникнет проблема со сложением трех чисел, он сможет решить ее автоматически. Итак, в этом случае мы видим, что он не только может учиться на своем опыте, но и может его улучшить.

Основное различие между машинным обучением и традиционным программированием.

В традиционном программировании мы даем некоторые данные и явно пишем программу, чтобы получить результат. В машинном обучении мы даем некоторый набор данных и вывод, и он предоставляет нам программу или модель.

Особенности машинного обучения:

1. Обнаруживает закономерности и соответствующим образом корректирует действия программы.
2. Он фокусируется на развитии программы и соответствующим образом реагирует на новые данные.
3. Тренируйтесь и развивайтесь и находите скрытые идеи.
4. Автоматизация.

Жизненный цикл машинного обучения:

1. Сбор данных и вопросы.
2. Обработка данных * (преобразование и отображение данных из одних «сырых» данных).
3. Анализ данных.
4. Заключение.
5. Результат развертывания.

Как на вас влияет машинное обучение?

Вы когда-нибудь слышали о Quora? Очевидно, да! Так как же там передается информация?
Формат обмена информацией в Quora - это просто вопросы и ответы. Когда пользователь задает вопрос, система машинного обучения ставит под сомнение понимание. Затем система классифицирует вопрос между высоким и низким качеством. Затем выполняется разметка тем вопроса, и все потенциальные темы помечаются в вопросе. Функция A2A in quora позволяет пользователям ответить, отправить запрос другому пользователю, чтобы тот ответил на вопрос. Вопросы, доступные в ленте для ответа, зависят от темы, отмеченной в вопросе, и интересов, которые нравятся человеку.

Как вы думаете, как Google предлагает вам подсказки? Предложения в GMaps или при поиске в Google основаны только на ваших прошлых поисках, сохраненных данных, популярных местах рядом с вами, GPS и т. Д.
Google Assistant использует более глубокий уровень искусственного интеллекта и обработки естественного языка, чтобы узнать о личных данных пользователя. привычки и личность, включая любимые приложения и услуги, рестораны, часто задаваемые вопросы и личную информацию, включая возраст, пол, день рождения и любые другие детали, которые можно озвучить во время обычного разговора.
Trivago сравнивает цены, удобства, доступность и т. д. различных отелей из разных баз данных и показывает результат, который поможет вам сделать выбор в соответствии с вашими потребностями.
Расчет стоимости проезда UBER, OLA и т. д. зависит от загруженности вашего маршрута, расстояния, скорости движения, наличия транспортных средств. , погодные условия и т. д. Все эти параметры учитываются, а затем оценивается только стоимость проезда.
Распознавание лиц также работает аналогичным образом, сопоставляя изображение в базе данных с заданным п изображение. В нашу повседневную жизнь в эпоху технологий ML бесчисленное количество раз используется.

Заключение:

«Автоматизация и человеческий труд - это ложная дихотомия»
Мы можем улучшить себя, используя автоматизацию в машинах. Умная работа играет важную роль в эту эпоху высоких технологий.