Βίντεο: Γιατί πρέπει οι εταιρείες να χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Μηχανική μάθηση στην επιχείρηση βοηθά στη βελτίωση της επεκτασιμότητας των επιχειρήσεων και στη βελτίωση των επιχειρηματικών λειτουργιών για εταιρείες σε όλη την υφήλιο. Τεχνητός νοημοσύνη εργαλεία και πολυάριθμοι αλγόριθμοι ML έχουν αποκτήσει τεράστια δημοτικότητα στην κοινότητα των επιχειρηματικών αναλυτικών στοιχείων.
Επίσης, το ερώτημα είναι, γιατί χρησιμοποιούμε μηχανική μάθηση;
Ο κύριος σκοπός του μηχανική μάθηση είναι να επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν αυτόματα και να επικεντρώνονται στην ανάπτυξη προγραμμάτων υπολογιστών που μπορούν να διδάξουν τον εαυτό τους να αναπτύσσεται και να αλλάζει όταν εκτίθενται σε νέα δεδομένα. Η μηχανική μάθηση είναι ένας αλγόριθμος για αυτο- μάθηση προς το κάνω υλικό.
Δεύτερον, ποιες εταιρείες χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση;
- Google. Η Google θεωρείται από τους ειδικούς ως η πιο προηγμένη εταιρεία στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης.
- IBM. Πριν από πολύ καιρό – πολύ πίσω στη δεκαετία του 1990 – η IBM προκάλεσε τον μεγαλύτερο σκακιστή της Ρωσίας, τον Garry Kasparov, σε έναν αγώνα ενάντια στον υπολογιστή της Deep Blue.
- Baidu.
- Microsoft.
- Κελάδημα.
- Qubit.
- Intel.
- Μήλο.
Εκτός από τα παραπάνω, ποια είναι τα πλεονεκτήματα της μηχανικής μάθησης;
Ενα από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα της μηχανικής μάθησης αλγόριθμοι είναι η ικανότητά τους να βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου. Μηχανική μάθηση Η τεχνολογία συνήθως βελτιώνει την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια χάρη στις συνεχώς αυξανόμενες ποσότητες δεδομένων που υποβάλλονται σε επεξεργασία.
Γιατί είναι σημαντική η μηχανική μάθηση στο σημερινό επιχειρηματικό περιβάλλον;
Τα δεδομένα είναι η ψυχή όλων επιχείρηση . Οι αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα κάνουν ολοένα και περισσότερο τη διαφορά ανάμεσα στο να συμβαδίζεις με τον ανταγωνισμό ή στο να μένεις πιο πίσω. Μηχανική μάθηση μπορεί να είναι το κλειδί για το ξεκλείδωμα της αξίας των εταιρικών δεδομένων και των δεδομένων πελατών και τη λήψη αποφάσεων που κρατούν μια εταιρεία μπροστά από τον ανταγωνισμό.
Συνιστάται:
Γιατί πρέπει να μάθετε μηχανική μάθηση;
Σημαίνει ότι μπορείτε να αναλύσετε τόνους δεδομένων, να εξάγετε αξία και να αντλήσετε πληροφορίες από αυτά και αργότερα να χρησιμοποιήσετε αυτές τις πληροφορίες για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη αποτελεσμάτων. Σε πολλούς οργανισμούς, ένας μηχανικός μηχανικής μάθησης συχνά συνεργάζεται με έναν επιστήμονα δεδομένων για καλύτερο συγχρονισμό των προϊόντων εργασίας
Ποιες βιομηχανίες χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση;
Οι περισσότερες βιομηχανίες που εργάζονται με μεγάλα δεδομένα έχουν αναγνωρίσει την αξία της τεχνολογίας Machine Learning. Η μηχανική μάθηση είναι ευρέως εφαρμόσιμη στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Ο κλάδος των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών. Η Λιανική Βιομηχανία. Η Αυτοκινητοβιομηχανία. Κυβερνητικές υπηρεσίες. Βιομηχανίες Μεταφορών. Βιομηχανίες Πετρελαίου & Αερίου
Γιατί οι εταιρείες χρησιμοποιούν σχεσιακές βάσεις δεδομένων;
Το πρωταρχικό όφελος της προσέγγισης σχεσιακής βάσης δεδομένων είναι η δυνατότητα δημιουργίας ουσιαστικών πληροφοριών συνδέοντας τους πίνακες. Η ένωση πινάκων σάς επιτρέπει να κατανοήσετε τις σχέσεις μεταξύ των δεδομένων ή τον τρόπο σύνδεσης των πινάκων. Το SQL περιλαμβάνει τη δυνατότητα μέτρησης, προσθήκης, ομαδοποίησης και επίσης συνδυασμού ερωτημάτων
Γιατί πρέπει να μάθουμε μηχανική μάθηση;
Η επαναληπτική πτυχή της μηχανικής μάθησης είναι σημαντική γιατί καθώς τα μοντέλα εκτίθενται σε νέα δεδομένα, μπορούν να προσαρμοστούν ανεξάρτητα. Μαθαίνουν από προηγούμενους υπολογισμούς για να παράγουν αξιόπιστες, επαναλαμβανόμενες αποφάσεις και αποτελέσματα. Είναι μια επιστήμη που δεν είναι νέα – αλλά μια επιστήμη που έχει αποκτήσει νέα ορμή
Γιατί η μάθηση με βάση τα παραδείγματα ονομάζεται τεμπέλης μάθηση;
Η μάθηση που βασίζεται σε παραδείγματα περιλαμβάνει τον πλησιέστερο γείτονα, την τοπικά σταθμισμένη παλινδρόμηση και τις μεθόδους συλλογιστικής που βασίζονται σε περιπτώσεις. Οι μέθοδοι που βασίζονται σε περιπτώσεις αναφέρονται μερικές φορές ως μέθοδοι τεμπέλης μάθησης επειδή καθυστερούν την επεξεργασία έως ότου πρέπει να ταξινομηθεί ένα νέο παράδειγμα