Video: Ինչու՞ ընկերությունները պետք է օգտագործեն մեքենայական ուսուցում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Մեքենայի ուսուցում բիզնեսում օգնում է բարձրացնել բիզնեսի մասշտաբայնությունը և բարելավել բիզնեսի գործառնությունները ընկերություններ ամբողջ աշխարհում: Արհեստական խելք գործիքները և բազմաթիվ ML ալգորիթմները հսկայական ժողովրդականություն են ձեռք բերել բիզնես վերլուծական համայնքում:
Նաև հարց է, թե ինչու ենք մենք օգտագործում մեքենայական ուսուցում:
-ի հիմնական նպատակը մեքենայական ուսուցումն է թույլ տալ համակարգիչներին ավտոմատ կերպով սովորել և կենտրոնանալ համակարգչային ծրագրերի մշակման վրա, որոնք կարող են սովորեցնել իրենց աճել և փոխվել, երբ ենթարկվում են նոր տվյալների: Մեքենայի ուսուցումն է ինքնորոշման ալգորիթմ սովորում դեպի անել իրեր.
Երկրորդ, ո՞ր ընկերություններն են օգտագործում մեքենայական ուսուցում:
- Google. Google-ը փորձագետների կողմից համարվում է ամենաառաջադեմ ընկերությունն արհեստական ինտելեկտի, մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման ոլորտում:
- IBM. Շատ վաղուց՝ դեռևս 1990-ականներին, IBM-ը մարտահրավեր նետեց Ռուսաստանի մեծագույն շախմատիստ Գարրի Կասպարովին իր Deep Blue համակարգչի դեմ մրցավեճում:
- Բայդու.
- Microsoft-ը։
- Twitter.
- Կուբիթ.
- Intel.
- Apple.
Բացի վերը նշվածից, որո՞նք են մեքենայական ուսուցման առավելությունները:
Ամենամեծերից մեկը մեքենայական ուսուցման առավելությունները ալգորիթմները ժամանակի ընթացքում կատարելագործվելու նրանց ունակությունն է: Մեքենայի ուսուցում տեխնոլոգիան սովորաբար բարելավում է արդյունավետությունն ու ճշգրտությունը՝ շնորհիվ մշակվող տվյալների անընդհատ աճող քանակի:
Ինչու՞ է մեքենայական ուսուցումը կարևոր այսօրվա բիզնես միջավայրում:
Տվյալները բոլորի կյանքն են բիզնես . Տվյալների վրա հիմնված որոշումներն ավելի ու ավելի են տարբերվում մրցակցությունից հետ մնալու կամ ավելի հետ մնալու միջև: Մեքենայի ուսուցում կարող է լինել կորպորատիվ և հաճախորդների տվյալների արժեքը բացելու և այնպիսի որոշումներ ընդունելու բանալին, որոնք ընկերությանը մրցակիցներից առաջ են պահում:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչու՞ պետք է սովորել մեքենայական ուսուցում:
Դա նշանակում է, որ դուք կարող եք վերլուծել տոննա տվյալներ, արժեքներ քաղել և դրանցից պատկերացում կազմել, իսկ ավելի ուշ օգտագործել այդ տեղեկատվությունը մեքենայական ուսուցման մոդելը վերապատրաստելու համար՝ արդյունքները կանխատեսելու համար: Շատ կազմակերպություններում մեքենայական ուսուցման ինժեները հաճախ համագործակցում է տվյալների գիտնականի հետ՝ աշխատանքային արտադրանքի ավելի լավ համաժամացման համար:
Ինչու՞ պետք է պարբերաբար վերանայել տեղեկամատյանները և ինչպես պետք է կառավարել այս խնդիրը:
Անվտանգության տեսանկյունից գերանի նպատակը կարմիր դրոշի դեր կատարելն է, երբ ինչ-որ վատ բան է տեղի ունենում: Մատյանների կանոնավոր վերանայումը կարող է օգնել բացահայտել ձեր համակարգի վրա վնասակար հարձակումները: Հաշվի առնելով համակարգերի կողմից ստեղծվող գրանցամատյանների մեծ քանակությունը, անիրագործելի է ամեն օր ձեռքով վերանայել այս բոլոր մատյանները:
Ո՞ր ոլորտներն են օգտագործում մեքենայական ուսուցում:
Մեծ տվյալների հետ աշխատող արդյունաբերությունների մեծ մասը ճանաչել է Machine Learning տեխնոլոգիայի արժեքը: Մեքենայի ուսուցումը լայնորեն կիրառելի է առողջապահության ոլորտում: Ֆինանսական ծառայությունների արդյունաբերություն. Մանրածախ արդյունաբերություն. Ավտոմոբիլային արդյունաբերություն. Պետական մարմիններ. Տրանսպորտային արդյունաբերություններ. Նավթի և գազի արդյունաբերություն
Ինչու՞ են ընկերությունները օգտագործում հարաբերական տվյալների բազաները:
Հարաբերական տվյալների բազայի մոտեցման հիմնական առավելությունը աղյուսակներին միանալու միջոցով իմաստալից տեղեկատվություն ստեղծելու կարողությունն է: Աղյուսակների միացումը թույլ է տալիս հասկանալ տվյալների միջև կապը կամ ինչպես են աղյուսակները միանում: SQL-ը ներառում է հարցումներ հաշվելու, ավելացնելու, խմբավորելու և նաև համակցելու հնարավորություն
Ինչու՞ պետք է սովորենք մեքենայական ուսուցում:
Մեքենայի ուսուցման կրկնվող ասպեկտը կարևոր է, քանի որ մոդելները ենթարկվում են նոր տվյալների, նրանք կարողանում են ինքնուրույն հարմարվել: Նրանք սովորում են նախորդ հաշվարկներից՝ ստեղծելու հուսալի, կրկնվող որոշումներ և արդյունքներ: Դա նորություն չէ գիտություն, որը նոր թափ է հավաքել: