21-01-2019 12:48 pm Gepubliceerd door Nederland.ai Laat uw gedicht achter

Om analytische modellen te automatiseren in elke toepassing of software, wordt een methode voor data-analyse, Machine Learning genaamd, gebruikt. Hierdoor kan de computer automatisch verborgen inzichten verzinnen in plaats van speciaal te worden geprogrammeerd om iets te zoeken. Om het breed uit te drukken, wordt Machine Learning vaak beschouwd als een methode om computers te leren voorspellingen te verbeteren met behulp van bepaalde gegevens.

In de afgelopen paar jaar zijn we getuige geweest van snelle technologische vooruitgang, zoals zelfrijdende auto’s, effectieve zoekopdrachten op het web en praktische spraakherkenning, die allemaal het resultaat zijn van verschillende werkwijzen voor het leren van machines. Sinds laat is deze technologie zo breed gebruikt in alle sferen van het leven dat je je misschien niet eens bewust bent van het feit dat je het gebruikt. In Machine Learning nemen machines eenvoudig de hoeveelheid benodigde gegevens en leren ze zelf.

Wanneer een machine in staat is om verschillende beslissingen voor zichzelf te nemen, wordt het kunstmatige intelligentie genoemd. In het onderhavige geval zijn scenariomachines zo gebouwd dat ze volledig bedreven zijn om beslissingen voor zichzelf te nemen. Wanneer ze dit kunnen doen in de complexe omgeving die ooit beschikbaar is, zou een machine kunstmatige intelligentie hebben. In de afgelopen paar jaar moeten we de beste voorbeelden van Machine Learning opmerken. Dit omvat het vermogen van Siri en Alexa om de lichten in een kamer uit te zetten op basis van het aantal mensen dat zit. In de nabije toekomst zal met behulp van Machine Learning een fase zijn waarin de computer in staat is om de menselijke geest volledig te implementeren. Een kunstmatig intelligente geest en een intelligente wil kunnen jullie dezelfde antwoorden geven.

Machine-leertypen

Als laatste nemen onderzoekers verschillende soorten machine-leerpraktijken door middel van data-automatisering. Dit zijn de zogenaamde Supervised, Unsupervised en Reinforcement learning.

  • Supervised Machine Learning: In dit type Machine Learning is er iemand die constant alle betrokken processen begeleidt, zoals een leraar. Een stapsgewijze begeleiding is in dit geval nodig. Hierin werkt de ingevoerde specifieke dataset als de leraar en de machine de studenten. Zodra de machine een grondig begrip van de gegevens heeft verkregen, kan deze een fase van kunstmatige intelligentie bereiken. Het kan nu voorspellingen doen op basis van de ingevoerde nieuwe gegevens.
  • Niet-gecontroleerd machine learning: als het gaat om dit type machine learning-model, leert het eenvoudig door observatie. De machine kan hier structuren vinden op basis van verschillende gegevens. Wanneer de machine met een bepaalde set gegevens wordt gevoed, kan deze automatisch relaties ophalen door er clusters in te maken.
  • Reinforcement Machine Learning: wanneer de omgeving de achtergrond ingaat, worden de leermethoden voor versterkingsmachines overgenomen. Hier heeft een agent interactie met de omgeving en komt met de best mogelijke uitkomst. Hiermee kunnen treffer- en testmethoden worden gebruikt. Hier krijgt een agent een beloning voor het juiste antwoord of wordt hij gestraft voor het verkeerde antwoord. De machine heeft hier de mogelijkheid om zichzelf te trainen op basis van het aantal positieve beloningen.

Hoe werkt machinaal leren?

In eerste instantie kan Machine Learning klinken als complexe processen die samenkomen om een product te maken terwijl het eigenlijk niet zo is. De complexen die betrokken zijn bij Machine Learning zijn vrij gemakkelijk te begrijpen. Dit vereist slechts een diepgaand begrip van de essentie van het hele concept. In een notendop, in alle stadia van ML, worden verschillende datasets in de machine ingevoerd, waardoor meerdere algoritmen worden gecreƫerd. Op deze manier wordt een machine getraind om het stadium van kunstmatige intelligentie te bereiken. Wanneer het apparaat dit stadium bereikt, kan het voorspellingen doen die op hun beurt worden geaccepteerd of niet worden geaccepteerd op basis van de nauwkeurigheid van het antwoord. Als het antwoord niet acceptabel is, moet de machine zichzelf opnieuw trainen.

Samengevat, in de nabije toekomst zal deze technologie in staat zijn concepten te bedenken die we ons nooit hadden voorgesteld. Machines zullen ons in staat stellen om ons leven te vereenvoudigen door middel van nauwkeurige voorspellingen. Wij van Offshore Software Solutions gebruiken Machine Learning-technologieĆ«n om u high-end softwareproducten te bieden. U kunt onze services hier bekijken – www.offshoresoftware.solutions

Tags : , , , , ,

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

vier × twee =

The maximum upload file size: 256 MB. You can upload: image, audio, video, document, spreadsheet, interactive, text, archive, code, other. Links to YouTube, Facebook, Twitter and other services inserted in the comment text will be automatically embedded. Drop file here