Ang pag-aaral ng makina ay maaaring minsan ay isang paksa ng talakayan lamang para sa mga siyentipiko at mananaliksik ng computer. Ngayon, gayunpaman, ito ay isang negosyo ng teknolohiya na sabik na gamitin. Ang pangangailangan para sa pag-aaral sa makina at Artipisyal na Katalinuhan (AI) ay hinihimok ng napakalaking dami ng data na binuo ngayon. Ang mga istatistika ay makakakuha ng pananaw mula sa data na ito. Ngunit ang lakas ng tunog ay napakalaki at lumalaki sa gayong antas, ang pinakamahusay na paraan upang matugunan ito ay gumagamit ng parehong mga machine na may bahagi na responsable sa paglikha ng data.
$config[code] not foundAng pag-aaral ng machine sa labas ng academia at pinasadyang mga patlang ay nakakakita ng mas mataas na pag-aampon dahil sa paglago ng data na ito. Ngunit mas mahalaga, ang pagkakaroon ng makapangyarihang mga computer, ulap na teknolohiya, murang imbakan at mababang gastos sa computational ay ginagawang mas madaling makuha.
Ano ang Pag-aaral ng Machine?
Maglagay lamang, ang mga proseso ng pag-aaral ng makina ay may malaking halaga ng data at natututo mula dito upang makagawa ng mga hula. Ang paggamit ng mga algorithm na patuloy na natututo mula sa data na ipinakita sa kanila, posible para sa mga computer na makahanap ng mga pananaw na walang programmed o sinabi kung saan dapat tingnan. Kaya ang makina ay natututo mula sa impormasyon batay sa algorithm o modelo nito.
Ang Data
Mahalagang tandaan ang data sa kanyang sarili ay hindi makakagawa ng anumang bagay. Ito ay isang katanungan ng drawin ang tamang pananaw mula sa data na iyon. Sa kaso ng mga analyst ng mahusay (pantao) na analyst, maaaring mahuli ng isa ang isa pang nakaligtaan. Katulad nito, sa tagumpay sa pag-aaral ng machine ay depende sa paggawa ng tamang algorithm o modelo upang makuha ang pinakamahusay na pananaw na posible mula sa impormasyon.
Sa sandaling nalikha ang modelo, nagbibigay ito ng access sa lahat ng umiiral at hinaharap na mga hanay ng data ay nagbibigay-daan sa computer na patuloy na matuto at mapabuti ang sarili nito. Maaaring masuri ang mas malaki at kumplikadong hanay ng data upang makakuha ng mga resulta na mas tumpak sa mas mabilis na mga rate upang makilala ang mga pagkakataon at maiwasan ang mga panganib.
Ano ang Magagawa mo sa Pag-aaral ng Machine?
Ang sagot ay marami! Narito ang isang pares ng mga halimbawa ng tunay na buhay mula sa ilang mga kilalang tatak at kung paano nila ginagamit ang pag-aaral ng machine.
Mga Rekomendasyon sa Amazon
Amazon ay may halos 250 milyong aktibong mga customer at sampu-sampung milyong mga produkto. Ang paggawa ng mga rekomendasyon gamit ang mga tao ay hindi isang pagpipilian at kakailanganin magpakailanman. Sa pamamagitan ng pag-aaral ng machine, ang Amazon ay nakagawa ng tumpak na mga rekomendasyon ng produkto batay sa interes ng customer pati na rin ang pagbili at pag-browse sa kasaysayan sa napaka-malapit-real-time.
Google AdWords
Ang Google ay kilala sa pagkakaroon ng pinakamahusay na pag-aaral ng machine at algorithm kahit saan. Ang kumpanya ay may perpektong sining / agham ng paghahatid ng tamang impormasyon para sa mga gumagamit nito, at ito ay ginawang posible sa malaking bahagi sa mga mataas na advanced na mga modelong pag-aaral ng machine.
Paggamit ng Pag-aaral ng Machine
Ang magandang bagay ay, hindi mo kailangang maging isang siyentipiko sa computer na gumamit ng pag-aaral sa makina dahil may mga service provider out doon na gagawin ang lahat para sa iyo.
Mga Tagapagbigay ng Serbisyo
Ang paglago sa segment ay humantong sa maraming mga kumpanya sa pagbibigay ng mga serbisyo sa pag-aaral ng machine. Narito ang ilang mga provider na may mga solusyon na nagsisimula sa isang libreng tier upang maaari mong makuha ang iyong mga paa basa at gamitin ang teknolohiya para sa iyong maliit na negosyo. Ngunit kung nagsimula kang lumaki, mayroon silang mga opsyon upang tugunan ang halos lahat ng uri ng iskala.
Ang una ay IBM Bluemix, isang plataporma na gumagamit ng Watson at marami pang iba upang makapaghatid ng isang komprehensibong solusyon sa analytics na kasalukuyang napakataas na niraranggo sa industriya.
Ang ikalawang kumpanya ay BigML. Ang serbisyo ay nagbibigay ng iba't-ibang mga serbisyo na kailangan para sa pag-deploy ng pag-aaral sa pag-aaral ng end-to-end machine, kabilang ang edukasyon, sertipikasyon at isang malaking bilang ng mga libreng mapagkukunan.
Ang Amazon Machine Learning ay isa pang serbisyo na kilala para sa pagiging abot-kaya para sa kahit na ang pinakamaliit na negosyo.
Mayroong maraming mga kumpanya na nagbibigay ng mga serbisyo sa pag-aaral ng machine, kaya pumili ng maingat at magtanong ng maraming mga katanungan hangga't maaari upang matiyak na sila ay maghahatid sa kanilang pangako sa pagtugon sa iyong mga partikular na pangangailangan.
Maliit na Mga Negosyo at Pag-aaral ng Machine
Bilang isang maliit na negosyo maaari mong isipin na hindi ka bumuo ng sapat na data upang mangailangan ng pag-aaral ng machine. Ngunit may mas maraming data out doon kaysa sa iyong iniisip. Upang magsimula, gagamitin mo ang pag-aaral ng makina para sa industriya na iyong kinabibilangan. Kung mayroon kang restaurant, vintage clothing store o gumawa ng mga custom na kagamitan, mayroong maraming data para sa bawat sektor na madaling magagamit. Sa sandaling nakakuha ka ng pangkalahatang impormasyon, maaari kang makakuha ng higit pang mga butil na data batay sa iyong lokasyon, mga uri ng mga customer, presyo, materyales, marketing at marami pang iba.
Batay sa data, maaari kang magkaroon ng isang service provider na lumikha ng mga modelo na maaari mong i-deploy upang bigyan ka ng mga mahahalagang pananaw. Pagkatapos ay maaari mong gamitin ang mga pananaw upang punan ang imbentaryo sa iyong negosyo gamit ang mga tamang produkto at sa tamang oras sa buong taon.
Isa sa mga pinakamahusay na paraan upang makapagsimula sa pag-aaral ng machine ay upang gamitin ito para sa marketing. Ito ay dahil maraming data sa pagmemerkado, at kung pipiliin mo nang mabuti ang impormasyon, posible na magkaroon ng isang modelo na mabilis na makapaghatid ng mga resulta para sa iyong partikular na industriya.
Pag-aaral ng Makina para sa Marketing
Ang pinakamahusay na mga solusyon sa pagmemerkado ay personalized. Iyon ay nangangahulugang hindi bombarding ang iyong kasalukuyan at potensyal na mga customer na may parehong kampanya paulit-ulit. Nangangahulugan din ito ng pag-alam kung kailan sila ay hindi masaya upang makagawa ka ng aksyon bago sabihin nila sa iyo na sila ay umalis. Ang paghahatid ng may-katuturang pagmemerkado at pagtugon sa kanilang mga alalahanin ay magtataas ng katapatan ng customer, pakikipag-ugnayan at paggastos.
Sa pag-aaral ng machine maaari mong gamitin ang pag-uugali ng pagbili, mga pagbisita sa website, paggamit ng app, mga tugon ng kampanya, mga kagustuhan at maraming iba pang mga punto ng data upang makakuha ng mataas na tumpak na susunod na mga pinakamahusay na mga hula sa pagkilos. Ginamit ito ng mga negosyo para sa segment ng customer upang kunin ang mga grupo ng mga customer, ang hula ng customer churn upang maipatupad ang mga proactive na mga hakbang sa pag-iingat at pagtantya ng halaga ng customer sa buong buhay.
Ang Kahalagahan ng Pag-aaral ng Machine Ngayon at Paglilipat
Ang data ay binubuo ng mas mabilis kaysa sa anumang iba pang oras sa kasaysayan. At ang bilis ay papalago lamang habang mas maraming tao ang nakakakuha ng access sa mga teknolohiya ng impormasyon at komunikasyon sa buong mundo. Ito ay nangangailangan ng crunching ang data na ito at sa paggawa ng kahulugan ng lahat ng ito. Sa pamamagitan ng pag-aaral ng makina, posible na ngayon na makuha ang pananaw ng isang negosyo o anumang iba pang organisasyon na nangangailangan ng mabilis.
Ang pag-aaral ng machine ay isang tool tulad ng iba pang mga, at kung gagamitin mo ito nang maayos maaari itong magbayad ng mga dividend. Gawin itong bahagi ng iyong pangkalahatang diskarte upang gawing mas mabisa at produktibo ang iyong maliit na negosyo.
Machine Learning Photo sa pamamagitan ng Shutterstock
2 Mga Puna ▼
