Pembelajaran Mesin Adalah Bagian Anak Perusahaan dari Kecerdasan Buatan

Teknologi ini merupakan bagian penting dari ilmu pengetahuan modern dan kemajuan dalam hal memberdayakan gadget elektronik dan untuk tampil dalam skala besar. Seperti yang kita ketahui, teknologi sangat dibutuhkan selama satu dekade terakhir dan ukuran pengembangan telah dilakukan pada dekade sebelumnya yang menerapkan teknologi ini. Sebagian besar gadget pintar yang kami gunakan saat ini adalah hasil hebat dari teknologi ini. Terkadang kemajuan teknologi ini membuat saya berpikir bahwa, apakah itu kecerdasan buatan?

Banyak dokumen yang mungkin Anda baca di sini berdasarkan teknologi ini, tetapi pernah Anda berpikir bahwa itu mungkin merupakan bagian dari kecerdasan buatan. Artikel ini pada topik yang sama dan akan meninggalkan Anda dengan pertanyaan yang "adalah pembelajaran mesin bagian anak perusahaan dari Artificial Intelligence"?

Machine Learning (ML) sangat tidak dapat dihindari saat ini sehingga kami menggunakannya tanpa ragu dalam satu hari tanpa mengenalinya. Para peneliti memecah dan melanjutkan pekerjaan untuk menjadikan teknologi ini sebagai sumber OK untuk membuat kemajuan menuju AI tingkat manusia.

Metode teknologi ini telah ditingkatkan dalam 10 tahun sebelum dikelola dan meningkatkan kemajuan penanganan baru dengan mudah. Ini dengan cepat membuat fase dan cukup menerima oleh dunia; scholastik tertarik pada pemikiran elektronik dan menyelidiki untuk mendapatkan pencapaian jika mesin dapat mengambil dari data.

Perubahan dari inovasi ini adalah dasar untuk memperkuat kemajuan guru jika model mengungkapkan data baru; mereka harus memiliki kemampuan untuk berubah secara mandiri. Semuanya menganggapnya sebagai keharusan untuk membuatnya mudah digunakan di berbagai bidang. Di masa depan, itu akan menjadi metodologi dasar dan kuat untuk membuat permintaan inert berjalan dengan cara –

  • Perdagangan Finansial

  • Kesehatan

  • Personalisasi Pemasaran

  • Pernyataan Penipuan

  • Rekomendasi

  • Pencarian Online untuk Pemantauan Data

  • Lidah alami merawat

  • Kendaraan Cerdas

ML adalah keahlian khusus menciptakan gadget elektronik untuk bertindak tanpa dimodifikasi secara tegas. Pada dasawarsa sebelumnya, teknologi telah memberi kita mobil yang bisa mengemudi sendiri, afirmasi pembicaraan yang membantu, tampilan web yang efektif, dan apresiasi yang sangat meningkat terhadap genom manusia. Dalam artikel ini, Anda akan mendapatkan beberapa jawaban mengenai yang terbaik dari sistem ini, dan mengambil kesempatan untuk mengeksekusinya dan memindahkannya untuk bekerja sendiri. Semua yang lebih mendasar, Anda akan mendapatkan beberapa jawaban mengenai dasar-dasar pembelajaran spekulatif, dan selain itu mendapatkan pengetahuan rasional yang diantisipasi yang akan dengan cepat dan layak menerapkan strategi-strategi ini pada isu-isu baru. Akhirnya, Anda akan mendapatkan beberapa jawaban mengenai beberapa metodologi yang direkomendasikan master dalam kemajuan sesuai pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan.

Ini adalah teknologi yang mampu memberikan kemajuan besar dalam penambangan informasi dan penegasan ilustrasi terkuantifikasi. Sekarang ini dianggap sebagai teknologi kaliber aspek masa depan. Para ahli bekerja pada ide-ide modernisasi gadget penggunaan sehari-hari dan membuat beberapa perangkat peretasan hidup yang menarik.

Ini adalah beberapa poin yang membuat saya duduk berpikir bahwa "adalah pembelajaran mesin bagian anak perusahaan dari Artificial Intelligence"?

Kesimpulan: – Machine Learning dan AI adalah teknologi yang hampir sama dan membantu manusia dalam membuat hidup mereka lebih mudah. Jika keduanya sama secara proporsional maka itu adalah pertanda baik untuk Perkembangan.

Apa Tantangan Pembelajaran Mesin dalam Big Data Analytics?

Machine Learning adalah cabang ilmu komputer, bidang Artificial Intelligence. Ini adalah metode analisis data yang membantu lebih lanjut dalam mengotomatisasi bangunan model analitis. Sebagai alternatif, seperti kata yang ditunjukkan, ia menyediakan mesin (sistem komputer) dengan kemampuan untuk belajar dari data, tanpa bantuan eksternal untuk membuat keputusan dengan campur tangan manusia minimum. Dengan evolusi teknologi baru, pembelajaran mesin telah banyak berubah selama beberapa tahun terakhir.

Mari kita diskusikan apa itu Big Data?

Data besar berarti terlalu banyak informasi dan analitik berarti analisis sejumlah besar data untuk memfilter informasi. Manusia tidak dapat melakukan tugas ini secara efisien dalam batas waktu. Jadi di sini adalah titik di mana pembelajaran mesin untuk analitik data besar ikut bermain. Mari kita ambil contoh, anggaplah Anda adalah pemilik perusahaan dan perlu mengumpulkan sejumlah besar informasi, yang sangat sulit dengan sendirinya. Kemudian Anda mulai menemukan petunjuk yang akan membantu Anda dalam bisnis Anda atau membuat keputusan lebih cepat. Di sini Anda menyadari bahwa Anda sedang berhadapan dengan informasi yang sangat besar. Analitik Anda memerlukan sedikit bantuan untuk membuat pencarian sukses. Dalam proses pembelajaran mesin, lebih banyak data yang Anda berikan ke sistem, lebih banyak sistem dapat belajar darinya, dan mengembalikan semua informasi yang Anda cari dan karenanya membuat pencarian Anda berhasil. Itu sebabnya ia bekerja sangat baik dengan analitik data besar. Tanpa data besar, itu tidak dapat bekerja ke tingkat optimal karena fakta bahwa dengan data yang lebih sedikit, sistem memiliki beberapa contoh untuk dipelajari. Jadi kita dapat mengatakan bahwa big data memiliki peran utama dalam pembelajaran mesin.

Alih-alih berbagai keuntungan pembelajaran mesin dalam analisis ada berbagai tantangan juga. Mari kita bahas satu per satu:

  • Belajar dari Massive Data: Dengan kemajuan teknologi, jumlah data yang kami proses meningkat dari hari ke hari. Di Nov 2017, ditemukan bahwa Google memproses kira-kira. 25PB per hari, dengan waktu, perusahaan akan menyeberangi petabyte data ini. Atribut utama dari data adalah Volume. Jadi itu adalah tantangan besar untuk memproses sejumlah besar informasi. Untuk mengatasi tantangan ini, kerangka kerja terdistribusi dengan komputasi paralel harus lebih disukai.

  • Mempelajari Berbagai Jenis Data: Ada sejumlah besar variasi data saat ini. Varietas juga merupakan atribut utama dari data besar. Terstruktur, tidak terstruktur dan semi terstruktur adalah tiga jenis data yang berbeda yang selanjutnya menghasilkan generasi data heterogen, non-linear dan berdimensi tinggi. Belajar dari kumpulan data yang luar biasa merupakan tantangan dan hasil lebih lanjut dalam peningkatan kompleksitas data. Untuk mengatasi tantangan ini, Integrasi Data harus digunakan.

  • Mempelajari data Streaming dengan kecepatan tinggi: Ada berbagai tugas yang mencakup penyelesaian pekerjaan dalam jangka waktu tertentu. Kecepatan juga merupakan salah satu atribut utama dari data besar. Jika tugas tidak selesai dalam jangka waktu tertentu, hasil pengolahan dapat menjadi kurang berharga atau bahkan tidak berharga juga. Untuk ini, Anda dapat mengambil contoh prediksi pasar saham, prediksi gempa dll. Jadi itu sangat diperlukan dan tugas yang menantang untuk memproses data besar pada waktunya. Untuk mengatasi tantangan ini, pendekatan pembelajaran online harus digunakan.

  • Mempelajari Data yang Ambigu dan Tidak Lengkap: Sebelumnya, algoritma pembelajaran mesin diberikan data yang lebih akurat secara relatif. Jadi hasilnya juga akurat pada saat itu. Tetapi saat ini, ada ambiguitas dalam data karena data dihasilkan dari sumber yang berbeda yang tidak pasti dan tidak lengkap juga. Jadi, ini adalah tantangan besar untuk pembelajaran mesin dalam analitik data besar. Contoh data yang tidak pasti adalah data yang dihasilkan dalam jaringan nirkabel karena noise, shadowing, fading, dll. Untuk mengatasi tantangan ini, pendekatan berbasis distribusi harus digunakan.

  • Mempelajari Data Kerapatan Bernilai Rendah: Tujuan utama dari pembelajaran mesin untuk analitik data besar adalah untuk mengekstrak informasi yang berguna dari sejumlah besar data untuk keuntungan komersial. Nilai adalah salah satu atribut utama data. Untuk menemukan nilai signifikan dari volume besar data yang memiliki kerapatan nilai rendah sangat menantang. Jadi itu adalah tantangan besar untuk pembelajaran mesin dalam analitik data besar. Untuk mengatasi tantangan ini, teknologi Data Mining dan penemuan pengetahuan dalam database harus digunakan.

Pembelajaran Mesin Bersama Dengan R Programming: Mengubah Karir Anda dan Opsi Terbaik Yang Tersedia

APA SAJA MESIN BELAJAR?

Ini mengacu pada aplikasi di bidang kecerdasan buatan yang memberikan kemampuan kepada sistem untuk belajar secara otomatis dan memperkaya dari pengalaman tanpa secara eksplisit diprogram yang berarti belajar menjadi otomatis daripada diprogram secara eksplisit.

Ini berkaitan dengan membangun dan mengembangkan program-program komputer yang memiliki keahlian untuk mengakses data dan kemudian menggunakan data untuk tujuan pembelajaran.

Seluruh proses dimulai dengan volume data atau observasi yang mengambil contoh menjadi pertimbangan. Memberikan contoh atau instruksi khusus kepada program komputer membantu dalam mengamati dan menganalisis pola dalam data. Ini akan lebih membantu organisasi atau perusahaan bisnis dalam mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan contoh yang kami berikan kepada sistem yang bervariasi sesuai situasi atau masalah bisnis.

Dimasukkannya pengalaman ke dalam tugasnya akhirnya akan meningkatkan pembelajaran sistem. Tujuan utama dari pembelajaran mesin adalah untuk membuat sistem otomatis sehingga intervensi atau campur tangan manusia tidak diperlukan.

APA YANG DIMAKSUDAKAN R PROGRAMMING?

R, bahasa pemrograman, adalah pilihan terbaik yang dipertimbangkan untuk itu karena bahasa ini digunakan dalam analisis statistik atau data.

Semua teknik yang diperlukan dalam bidang analisis data, seperti pemodelan prediktif, sampling, visualisasi, dll. Disediakan dalam R. Ini sangat kuat dan merupakan alat paling populer di bidang pembelajaran mesin.

Bahasa ini membantu dalam menyediakan data yang dieksplorasi dan dianalisis ke sistem otomatis yang dikembangkan yang berarti eksplorasi dan interpretasi data dilakukan oleh R dan juga membantu dalam mengevaluasi hasil akhir dari algoritma pembelajaran.

BAGAIMANA R PROGRAMMING BANTUAN DI BIDANG PEMBELAJARAN MESIN?

Jika Anda antusias untuk belajar mesin, maka menjadi penting bagi Anda untuk memiliki pengetahuan rinci tentang bahasa pemrograman dan untuk itu R dianggap sebagai yang terbaik jika Anda lebih ke dalam statistik dan perspektif matematis dari pembelajaran mesin .

Di bidang ini, R membantu Anda dalam membangun dan mengembangkan model pembelajaran mesin, saat menangani dataset dan prototipe cepat mereka.

Pemrograman R lebih lanjut membantu dalam mengevaluasi algoritma pembelajaran mesin dan membantu dalam mempelajari langkah-langkah yang diperlukan untuk menyelidiki dan membersihkan data yang berarti mendapatkan tangan kotor dengan data.

Pembelajaran dengan R ini membuat Anda memenuhi syarat untuk berbagai profil pekerjaan di bidang analitik dan teknologi. Beberapa opsi karir yang tersedia adalah seperti di bawah:

1. Data Ilmuwan: Peran ilmuwan data berkaitan dengan bekerja pada matematika dan menggunakan metodologi yang ada untuk memperoleh pola bawaan dan wawasan yang berguna dari data yang mengalir ke dalam organisasi.

2. Engine Learning Engineers: Peran mereka berkaitan dengan membangun aplikasi dan program menggunakan alat atau teknik.

3. Peneliti: Peran mereka berkaitan dengan membangun teknik dan alat baru yang dapat meningkatkan kemampuan sistem untuk belajar lebih efektif dan efisien.

Pembelajaran Mesin Membuka Peta Jalan untuk Karier yang Sukses dan Adorable

PROSPEK DI BIDANG PEMBELAJARAN MESIN

Prospeknya sangat bagus dan tinggi. Ada dua perspektif di bidang ilmu data yang digambarkan sebagai berikut:

a) Sisi yang satu mencakup pembersihan data, pengeboran jauh ke dalam analitik dan memahami indikator kinerja utama bersama dengan keterampilan visualisasi. Ini dapat dilakukan melalui beberapa statistik dasar dan model regresi

b) Perspektif yang lain termasuk model prediksi dan optimalisasi; sisi kompleks pembelajaran mesin.

KARIR DI BIDANG PEMBELAJARAN MESIN BUKANLAH TUGAS MUDAH: MEMBUTUHKAN BANYAK UPAYA DAN WAKTU

Karir membutuhkan banyak pembelajaran mandiri. Aspek yang harus diingat sebagai pemula adalah sebagai berikut:

a) Aspek teoritis yang terkait dengan matematika, statistik, Ilmu Komputer, Riset Operasi, teori Pembelajaran Mesin lainnya harus dipahami dengan benar sehingga memperoleh pengetahuan yang mendalam tentang mereka.

b) 'Belajar dengan melakukan' adalah pepatah terkenal yang menyatakan bahwa aspek teoritis dapat dipahami secara efektif dan mendalam jika konsep-konsep ini diterapkan secara praktis. Memprogram dalam bahasa seperti R, Python, dll .; bekerja dengan database; berurusan dengan data besar, metodologi dan teknik; praktis mengalami perselisihan data dan memvisualisasikan temuan dalam bentuk laporan dll.

PENGALAMAN ADALAH HARUS UNTUK MENDAPATKAN PEKERJAAN YANG DIPERINGATKAN

Mendapatkan pekerjaan di bidang ini membutuhkan banyak pengalaman. Pengalaman kerja yang relevan dapat diperoleh dengan bekerja di posisi junior di perusahaan yang melakukan banyak pekerjaan analitik. Mengalami analytics akan memungkinkan Anda berpindah dari analis data ke ilmuwan data atau pembelajaran mesin.

Pengalaman kerja tidak menjadi masalah dalam startup karena mereka membutuhkan individu yang menginginkan kemampuan belajar mandiri.

Tempat kerja di mana Anda terlibat mencoba untuk menemukan proyek yang melibatkan pembelajaran mesin. Tidak perlu bekerja pada proyek yang terkait dengan profil pekerjaan Anda; Anda dapat bekerja lembur dengan mengerjakan beberapa proyek yang tidak terkait dengan profil pekerjaan Anda tetapi berjalan sempurna dengan keahlian Anda. Itu akan membiarkan kesan yang baik atas bos Anda, yang selanjutnya akan mengarah pada promosi. Ini mungkin mengarah pada perubahan dalam peran Anda di organisasi. Ini akan mengarahkan Anda ke peta jalan karier Anda di bidang ini.

Dengan cara ini pengalaman kerja dapat diperoleh dengan membuat Anda memenuhi syarat untuk pekerjaan terkenal dari perusahaan keberuntungan teratas di bidang ini.

Profil pekerjaan yang terkait dengan pembelajaran mesin termasuk Insinyur Perangkat Lunak, Pengembang Perangkat Lunak, dan Ilmuwan Data, dll. Paket gaji rata-rata dari seorang insinyur pembelajaran mesin berjumlah $ 1,00,000 per tahun. Paket pembayaran bervariasi dengan jumlah pengalaman kerja yang Anda peroleh dan keterampilan yang Anda peroleh dari tahun ke tahun.

Selalu mencoba untuk belajar lebih banyak lagi. Hal-hal baru akan membiarkan Anda menjelajahi area baru di tempat kerja Anda. Jangan berhenti belajar.

Pembelajaran Mesin: Alat Yang Akan Datang untuk Karir Changer

Machine Learning adalah kata kunci yang dibuat dan merupakan masa depan dunia berikutnya. Ini didefinisikan sebagai alat kecerdasan buatan yang berfungsi sebagai pikiran buatan untuk belajar secara otomatis tanpa kehadiran pikiran manusia.

Ini mengacu pada pengembangan alat dan metodologi yang diperlukan untuk mengakses data dan menggunakannya lebih lanjut untuk pembelajaran.

Bagian terbaik menggunakan alat ini adalah bahwa itu tidak melibatkan campur tangan atau bantuan manusia. Pembelajaran berkelanjutan akan lebih membantu dalam mengambil keputusan yang tepat dan efektif di masa depan berdasarkan apa yang sudah tersimpan dalam memorinya. Ingat, itu membantu Anda dalam mengambil keputusan, tetapi tidak yakin bahwa keputusan yang diambil oleh manusia buatan akan benar dan tepat setiap saat.

MANFAAT PEMBELAJARAN MESIN

Ini hanyalah cara lain untuk menganalisis data dan mengekstraksi persepsi yang berguna dari itu yang secara otomatis membangun model analitik data.

Ini membantu organisasi dalam mendapatkan analisis yang lebih efektif dan efisien dari kumpulan data besar-besaran tanpa adanya profesional yang terampil. Pikiran buatan bekerja dengan cepat dibandingkan dengan pikiran manusia; karenanya, menghasilkan keputusan yang lebih cepat dan akurat.

Keputusan yang akurat dan cepat menyebabkan meraih peluang pendapatan pasar baru dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Ini membantu dalam mengembangkan proses mengidentifikasi ancaman yang ada di pasar.

Proses mengidentifikasi peluang serta ancaman disederhanakan melalui pembelajaran mesin. Tetapi semua ini hanya dapat dicapai bila dilatih dengan benar dengan bantuan sumber daya dan waktu tambahan.

BAGAIMANA CARA MENDAPATKAN KEMAMPUAN PEMBELAJARAN MESIN TERSEBUT?

Ada berbagai metode yang tersedia untuk pembelajaran mesin seperti algoritma yang diawasi, algoritma semi-diawasi, dan algoritma tanpa pengawasan.

a) Algoritma yang diawasi menerapkan apa yang dipelajari bersama dengan data dan menggunakan diagram yang digambarkan dengan baik dan berlabel untuk menganalisis dan memprediksi masa depan.

b) Semi-Supervised Algorithms membutuhkan label serta pelatihan tanpa label yang melibatkan penggunaan sejumlah kecil data berlabel tetapi sejumlah besar data tidak berlabel.

Ini dipilih ketika data berlabel yang diperoleh membutuhkan sumber daya tambahan, tetapi data yang tidak berlabel tidak memerlukan sumber daya atau keterampilan tambahan.

c) Algoritma tanpa pengawasan umumnya diterapkan ketika data yang diperoleh tidak diberi label atau tidak diklasifikasi. Sistem ini digunakan untuk mengungkap solusi tersembunyi dari kumpulan data tanpa label atau tidak terklasifikasi.

Pembelajaran mesin memiliki kemampuan untuk melahap set data besar-besaran tepat waktu dan itu juga efektif. Aktivitas dan interaksi pelanggan baru-baru ini digunakan oleh pembelajaran mesin dalam meninjau dan menyesuaikan pesan Anda.

Ia memiliki kemampuan untuk menentukan variabel yang bersangkutan dengan membangun model analisis data dari berbagai sumber.

Pembelajaran mesin membantu dalam analisis dan interpretasi data yang lebih efektif dan tepat. Ini adalah alat terbaik untuk digunakan jika perusahaan Anda kekurangan para profesional yang dilengkapi dengan keterampilan yang diinginkan dan basis pengetahuan untuk berurusan dengan dataset.