Haben Sie sich schon einmal die Frage gestellt: Was ist maschinelles Lernen? M\u00f6chten Sie wissen, wie man maschinelles Lernen lernt?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Sprechen Sie \u00fcber Anwendungen, die aus Erfahrungen lernen und ihre Entscheidungsfindung oder Vorhersagegenauigkeit im Laufe der Zeit verbessern. Ja, Ger\u00e4te werden intelligenter. Kluge Unternehmer treffen kluge Entscheidungen. Sie integrieren maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz, um ihre Nische von komplexen Robotern bis hin zu intelligenten Autorespondern zu st\u00e4rken.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
maschinelles Lernen? Warum ist es wichtig und was ist der ganze Wirbel darum? Kann maschinelles Lernen Ihren Umsatz noch besser machen?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
JA! Verschaffen Sie sich einen Vorsprung vor Ihrer Konkurrenz. In diesem Beitrag erfahren Sie alles, was Sie wissen m\u00fcssen, und erfahren, wie Sie etwas \u00fcber maschinelles Lernen und KI lernen. Au\u00dferdem wird die Frage beantwortet: Was ist maschinelles Lernen?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
In den n\u00e4chsten Zeilen sprechen wir \u00fcber Details, die Ihnen bei der Beantwortung der Frage \u201eWas ist maschinelles Lernen?\u201c helfen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Hier werden wir die Frage \u201eWas ist maschinelles Lernen?\u201c n\u00e4her beleuchten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Lernende Maschinen sind eine Untergruppe der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die es einem System erm\u00f6glicht, zu lernen und Entscheidungen aus Erfahrung zu treffen, ohne dass es einer Programmierung bedarf.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Es gibt Algorithmen, die den Computer intelligent genug machen, um Entscheidungen auf der Grundlage von Daten ohne menschliches Eingreifen zu treffen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ein Algorithmus ist eine Reihe von Regeln oder Prozessen, die ein Computer bei Probleml\u00f6sungsvorg\u00e4ngen befolgen muss. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, Muster in Big Data zu erkennen und diese Muster f\u00fcr Entscheidungen und Vorhersagen zu verwenden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Es gibt mehrere Beispiele f\u00fcr maschinelles Lernen um uns herum:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Es werden weitere Innovationen kommen. Big Data wird immer gr\u00f6\u00dfer. Es gibt jetzt leistungsf\u00e4higere und erschwinglichere Computer, und mehr Datenwissenschaftler arbeiten mit leistungsf\u00e4higeren Algorithmen und entwickeln diese. Das Lernen \u00fcber Maschinen wird unseren Alltag weiterhin effizienter machen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Wir gehen noch einen Schritt weiter und f\u00fchren Sie durch die Antwort auf die Frage \u201eWas ist eine Sprache f\u00fcr maschinelles Lernen?\u201c<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Viele Menschen verwechseln k\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Sie sind unterschiedlich. K\u00fcnstliche Intelligenz ist die F\u00e4higkeit einer Maschine, Aufgaben auszuf\u00fchren, die normalerweise von Menschen erledigt werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
KI erm\u00f6glicht es Maschinen also, Aufgaben auszuf\u00fchren, indem sie Menschen \u201eintelligent\u201c imitieren. Lernende Maschinen sind ein weiterer Zweig der k\u00fcnstlichen Intelligenz. So lernt die Maschine aus den Daten, die ihr als Algorithmen zugef\u00fchrt werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Der Kern eines KI-basierten Systems ist sein Modell. Ein Modell ist ein Programm, das sein Wissen durch einen Lernprozess (Algorithmen) verbessert. Wenn dem Computer Daten als Beispiel gegeben werden, um Entscheidungen \u00fcber neue Daten zu treffen, wird der Modelltyp als \u00fcberwachtes Lernen kategorisiert.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Das Gegenteil davon ist das Modell f\u00fcr un\u00fcberwachtes Lernen. Wir werden diese Kategorien besser kennenlernen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Eine beliebte Anwendung lernender Maschinen, die in letzter Zeit weltweit eingesetzt wird, ist die Bilderkennung. Anwendungen, die Bilder erkennen, werden zuerst \u201etrainiert\u201c. Datenwissenschaftler lassen viele Bilder durch das System laufen und sagen dem Computer, was auf jedem Foto zu sehen ist.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Nach mehreren tausend Wiederholungen lernt die Anwendung die Muster der Pixel. Sie identifiziert die Muster, die als Bilder von Pferden, Hunden, Katzen, Blumen, B\u00e4umen usw. zuzuordnen sind.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Viele internetbasierte Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um ihre Vorschlagsmaschinen anzutreiben. So kann Facebook beispielsweise mithilfe von ML entscheiden, was in Ihrem Newsfeed angezeigt werden soll, Netflix kann Filme vorschlagen, die Sie gerne sehen m\u00f6chten, und Amazon kann Produkte hervorheben, die Sie vielleicht kaufen m\u00f6chten. Sie alle basieren auf Vorhersagen aus Mustern in den vorhandenen Daten des Systems.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ich hoffe, Sie haben bis jetzt einen Einblick in die Frage \u201eWie funktionieren lernende Maschinen?\u201c erhalten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Lassen Sie uns dar\u00fcber sprechen, wie man maschinelles Lernen lernt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Also, wie funktioniert maschinelles Lernen?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Alles, was Sie lernen, wie man maschinelles Lernen lernt, beginnt mit dem Trainieren eines lernenden Maschinenmodells, indem man dem Computer eine Funktion in seiner Sprache mitteilt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Das \u201eTraining\u201c erfordert, dass der Spezialist eine mathematische Funktion entwickelt, die ihre eigenen Operationen wiederholt \u00e4ndern kann, bis sie Ergebnisse aus einem neuen Datensatz genau vorhersagen kann.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Beim maschinellen Lernen werden Prozesse verwendet, die denen des Data Mining \u00e4hneln. Wir sagen, dass Algorithmen in Computersprache geschrieben sind. Mit anderen Worten, hier ist ein mathematischer Ausdruck, der das Verst\u00e4ndnis weiter erleichtern kann.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Beschreiben wir den Algorithmus in Bezug auf eine Zielfunktion (f) und nehmen wir an, dass er eine Eingabevariable (x) einer Ausgabevariable (y) zuordnet.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dies w\u00fcrde wie folgt dargestellt:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
y=f(x)<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Nun wird es eine Fehlerquote geben. Nennen wir diese e. Sie ist der unabh\u00e4ngige Teil der Eingabevariable x.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
y=f(x) + e<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Um eine Anwendung (oder ein Modell) f\u00fcr maschinelles Lernen zu erstellen, muss ein Datenwissenschaftler vier grundlegende Schritte befolgen. Die Datenwissenschaftler arbeiten normalerweise eng mit den Gesch\u00e4ftsinhabern zusammen, denen die Maschine dienen soll. Dies ist der erste Schritt, um zu lernen, wie Lernmaschinen funktionieren.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Was sind die Trainingsdaten? Es handelt sich um einen Datensatz, der die Daten darstellt, die dem Lernmaschinenmodell zugef\u00fchrt werden, um das Problem zu l\u00f6sen, das es l\u00f6sen soll.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Daten k\u00f6nnen entweder gekennzeichnet oder unbeschriftet sein. Die Trainingsdaten m\u00fcssen angemessen vorbereitet, Duplikate entfernt, randomisiert und auf Ungleichgewichte oder Verzerrungen \u00fcberpr\u00fcft werden, die das Training beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnten. Die Daten m\u00fcssen in zwei Teilmengen vorliegen:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Wie bereits erw\u00e4hnt, ist ein Algorithmus ein Prozess oder eine Reihe von Regeln, die ein Computer bei Probleml\u00f6sungsvorg\u00e4ngen befolgen muss. Welchen Algorithmus der Datenwissenschaftler w\u00e4hlt, h\u00e4ngt von dem zu l\u00f6senden Problem ab.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dies sind die h\u00e4ufigsten Arten von Lernmaschinenalgorithmen, die mit gekennzeichneten Daten verwendet werden:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dies sind einige Standardalgorithmen, die mit nicht gekennzeichneten Daten verwendet werden:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Als N\u00e4chstes geht es ans Eingemachte. Den Algorithmus trainieren. Dies ist ein iterativer Prozess. Sie m\u00fcssen Variablen durch den Algorithmus laufen lassen und die Ausgabe mit den Ergebnissen vergleichen, die er h\u00e4tte produzieren sollen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Sie w\u00fcrden die Gewichte und Verzerrungen innerhalb des Algorithmus anpassen, die zu einem genaueren Ergebnis f\u00fchren k\u00f6nnten, und die Variablen erneut ausf\u00fchren, bis der Algorithmus die meiste Zeit das richtige Ergebnis liefert. Der daraus resultierende pr\u00e4zise Algorithmus ist das maschinelle Lernmodell.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dies ist der letzte Teil. Sie werden das Modell mit neuen Daten ausf\u00fchren, um seine Genauigkeit und Effizienz im Laufe der Zeit zu verbessern.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Es gibt grunds\u00e4tzlich drei Methoden des maschinellen Lernens, oder wie viele Experten es nennen, Lernmaschinenstile. Diese geben Ihnen die Anleitung, was Sie \u00fcber das Erlernen von Lernmaschinen wissen m\u00fcssen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bei dieser Methode wird der Computer w\u00e4hrend des Trainings mit Eingabe- und Ausgabedaten sowie Feedback versorgt. Das Hauptziel des \u00fcberwachten Trainings besteht darin, dem System beizubringen, wie es die Eingabe der Ausgabe zuordnet.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Die Maschine trainiert sich also selbst anhand des Beispiels, das ihr der Mensch gibt. Beispielsweise k\u00f6nnte ein ML-Modell, das zur Identifizierung von Haus- und Sicherheitstieren entwickelt wurde, anhand eines Datensatzes mit verschiedenen beschrifteten Tierbildern trainiert werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bei der Methode der un\u00fcberwachten Lernmaschine wird kein solches Training durchgef\u00fchrt, sondern der Computer muss die Ausgabe selbst finden. Diese Methode wird haupts\u00e4chlich bei Transaktionsdaten verwendet. Sie wird bei komplexeren Aufgaben angewandt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Un\u00fcberwachte Maschinen verwenden eine Strategie namens Deep Learning, um zu bestimmten Schlussfolgerungen zu gelangen. Wir werden sp\u00e4ter erkl\u00e4ren, was Deep Learning bedeutet. Tats\u00e4chlich verwendet der Computer bei dieser Methode festgelegte Algorithmen, um aussagekr\u00e4ftige Merkmale zu extrahieren, die er zum Beschriften, Sortieren oder Klassifizieren von Daten ohne menschliches Eingreifen ben\u00f6tigt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bei un\u00fcberwachten Lernmaschinen geht es darum, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen, die Menschen \u00fcbersehen w\u00fcrden. Diese Methode wird in Spam-Erkennungssystemen verwendet.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ein Nachteil jedes \u00fcberwachten Lernalgorithmus besteht darin, dass der ML-Ingenieur oder Datenwissenschaftler die Daten manuell kennzeichnen muss. Dies ist ein sehr kostspieliger Prozess, insbesondere bei gro\u00dfen Datenmengen. Bei jedem un\u00fcberwachten Lernen kann es frustrierend sein, dass das Anwendungsspektrum begrenzt ist.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Als Gegenma\u00dfnahme zu diesen Nachteilen wurde das halb\u00fcberwachte Lernen eingef\u00fchrt. Bei dieser Methode wird der Algorithmus durch eine Kombination aus gekennzeichneten und un\u00fcberwachten Daten trainiert. Der Programmierer gruppiert zun\u00e4chst \u00e4hnliche Daten mithilfe eines un\u00fcberwachten Lernalgorithmus. Anschlie\u00dfend verwendet er die vorhandenen gekennzeichneten Daten, um den Rest der un\u00fcberwachten Daten zu kennzeichnen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Halb\u00fcberwachtes Lernen ist so, als w\u00fcrde man dem Computer einige Konzepte beibringen und ihm dann Fragen zu \u00e4hnlichen Konzepten als Hausaufgabe geben.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Die halb\u00fcberwachte Methode des maschinellen Lernens ist eine Zwischenl\u00f6sung zwischen \u00fcberwachter und un\u00fcberwachter Lernmaschine. W\u00e4hrend des Trainings verwendet das System einen kleineren Datensatz, um die Klassifizierung und Merkmalsextraktion aus einem gr\u00f6\u00dferen Datensatz zu steuern.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Eine Maschine f\u00fcr best\u00e4rkendes Lernen verwendet drei Komponenten: Agent, Umgebung und Aktion. Der Agent nimmt die Umgebung des Computers wahr. Der Agent interagiert mit der Umgebung und agiert mit ihr. Dies \u00e4hnelt \u00fcberwachtem Lernen, aber in diesem Fall lernt das Modell durch Versuch und Irrtum.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deep Learning wird beim maschinellen Lernen verwendet. Dies ist einer der wichtigsten Punkte, wenn es darum geht, etwas \u00fcber lernende Maschinen zu lernen. Algorithmen definieren ein k\u00fcnstliches neuronales Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, neue Erfahrungen zu lernen, genau wie das menschliche Gehirn.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Deep-Learning-Algorithmen wenden viele Verarbeitungsebenen an. Jede Ebene verwendet die Ausgabe der vorherigen Ebene als Eingabe f\u00fcr die n\u00e4chste.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Die neuronalen Netzwerke, die in Deep-Learning-Modellen arbeiten, sind zu Beginn langsam und es kann eine Weile dauern, bis sie Ergebnisse zeigen, wie das Gehirn eines Neugeborenen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
W\u00e4hrend der Datenwissenschaftler das System den ben\u00f6tigten Daten aussetzt, optimiert das System seine Genauigkeit f\u00fcr hochentwickelte und fortgeschrittene Aufgaben.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Beim Deep Learning dreht sich alles um neuronale Netzwerke. Theoretisch besteht ein k\u00fcnstliches neuronales Netzwerk (KNN) aus miteinander verbundenen k\u00fcnstlichen Neuronen, die beim Vernetzen Daten austauschen. Die Neuronen werden aktualisiert, wenn sie neue Daten, Kenntnisse und Erfahrungen erhalten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bei dieser Art von neuronalem Netzwerk werden mehrere unabh\u00e4ngige Filter auf ein mehrkanaliges Bild angewendet, um einige kontrastierende und deutlich erkennbare Merkmale aus einem Bild zu extrahieren. Es wird in DIP-Anwendungen verwendet.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Einfach ausgedr\u00fcckt wird RNN verwendet, um Daten- und Informationsmuster zu verarbeiten, wobei die vorherigen Ausgabe- oder Ergebniss\u00e4tze verwendet werden k\u00f6nnen, um die Ergebnisse des n\u00e4chsten Ausgabesatzes anhand eines Satzes neuer Daten vorherzusagen. Die h\u00e4ufigste Verwendung von RNN sind die automatischen Vorschl\u00e4ge, die Sie auf Plattformen wie Netflix, Amazon, Spotify usw. erhalten.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Wie wir bereits sagten, sind Maschinen \u00fcberall, und wenn Sie erst einmal herausgefunden haben, wie Sie etwas \u00fcber lernende Maschinen lernen k\u00f6nnen, werden Sie ihre Anwendung im Alltag sehen.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Sehen wir uns einige Beispiele f\u00fcr lernende Maschinen an, denen Sie t\u00e4glich begegnen:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Sie k\u00f6nnen maschinelles Lernen lernen, indem Sie sich kostenlos an der Stanford University einschreiben. Es gibt viele Onlinekurse auf Plattformen wie Coursera und Udemy. Sie k\u00f6nnen auch EdX und die Einf\u00fchrung in den Kurs der Columbia University nutzen. Das Erlernen von maschinellem Lernen ist jetzt f\u00fcr viele zug\u00e4nglich.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
KI ist die Wissenschaft der Entwicklung von Maschinen mit Denk- und Probleml\u00f6sungsf\u00e4higkeiten, die es Maschinen erm\u00f6glicht, aus vergangenen Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne lange und iterative Programmierung. KI zielt darauf ab, intelligente Maschinen zu schaffen, indem maschinelles Lernen und Deep Learning usw. kombiniert werden.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Es kommen immer mehr Technologien auf den Markt, die es Entwicklern erm\u00f6glichen, sich selbst etwas \u00fcber maschinelles Lernen beizubringen. Wir haben die Deep-Learning-f\u00e4hige Kamera DeepLens von AWS und andere wie die Raspberry Pi-betriebenen AIY-Kits von Google.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Nachdem Sie diesen Punkt durchgegangen sind, sollte Ihre Frage \u201eWas ist maschinelles Lernen?\u201c ausreichend beantwortet sein.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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