Maschinelles Lernen bezeichnet eine selbstlernende Maschine und ist eine Methode der automatisierten Datenanalyse. Es ist die Wissenschaft, die es Computern ermöglicht, Daten zu analysieren und automatisch Modelle aus diesen Daten zu erstellen. Die Maschine kann sich aus Daten ernähren und sich anpassen, um genauere Vorhersagen zu treffen und entsprechend zu handeln.

Was ist maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen war schon immer da. Erinnern Sie sich an einfache Mustererkennungsalgorithmen? Diese Algorithmen waren die Grundlage des maschinellen Lernens. In der heutigen Welt finden Sie leicht komplexere Datenanalysealgorithmen, die zuverlässigere und präzisere Ergebnisse liefern können.

Einmal programmiert, erfordern diese komplexen Algorithmen keine weitere Programmierung. Sie können sich auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung gestellten Daten anpassen und selbst unterrichten. Betrachten Sie ein selbstfahrendes Auto: Die unter der Motorhaube implementierten Algorithmen für maschinelles Lernen sorgen dafür, dass das Auto lernen und selbstständig Entscheidungen treffen kann. Je mehr das Auto gefahren wurde, desto genauere und genauere Entscheidungen wird es treffen.

Ein weiterer wichtiger Einsatzbereich ist die Datensicherheit und Malware-Erkennung. Die modernen Antivirus-Lösungen neigen dazu, aus der Nutzung verschiedener Benutzer zu lernen und nachhaltigere Software zu erstellen, die große Sicherheitslücken schließen kann. Mit Hilfe dieser Algorithmen und einiger realer Daten können betrügerische Transaktionen erkannt und aufgezeigt werden.

Kasse Dies interessante Lektüre von Forbes, die die wichtigsten Einsatzgebiete von Machine-Leaning-Algorithmen diskutiert.

Wie lernt man „Maschinelles Lernen“?

Laut Computer- und Technologieexperten wird maschinelles Lernen das begehrteste kommende Feld sein. Außerdem werden die Dateningenieure viel besser bezahlt als die herkömmlichen Softwareentwickler/-ingenieure. Wenn dich Big Data sowieso interessiert und du der Statistik-König deiner Klasse warst. Oder vielleicht erscheint Ihnen gerade dieser Bereich des Ingenieurwesens intuitiv, Sie können daraus einen Beruf machen.

Um loszulegen, müssen Sie mit sehr grundlegenden Informatikkenntnissen vertraut sein. Grundlegende Informatik wird im ersten Jahr der meisten Colleges auf der ganzen Welt gelehrt. Aber wenn Sie zufällig in die Informatik wechseln oder einfach nicht Computer an der Universität studieren, müssen Sie sich mit einigen grundlegenden Computerprogrammen vertraut machen. Ich würde Harvards CS50 jederzeit vorschlagen. Es ist kostenlos als Online-Kurs auf EDx verfügbar, und Sie können sich auch für ein kostenpflichtiges Zertifikat entscheiden.

Sobald Sie die Grundlagen haben, müssen Sie sich in Statik, Analysis und einigen anderen Bereichen der Mathematik weiterentwickeln. Jetzt ist es an der Zeit, echte maschinelle Lernalgorithmen zu lernen. Ich würde vorschlagen zu lesen Dies Artikel von Darshan Hedge. Er war Machine Learning Engineer bei NVIDIA und arbeitet derzeit mit Otto zusammen. In diesem Artikel hat er den Schritt-für-Schritt-Prozess besprochen, um ein erfolgreicher Machine Learning Engineer zu werden.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen wird normalerweise verwechselt mit Künstliche Intelligenz aber ich sage, dass maschinelles Lernen eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz ist. Künstliche Intelligenz ist ein umfassenderes Konzept, Computer und Maschinen dazu zu bringen, Aufgaben selbst auszuführen. Und beim maschinellen Lernen geht es darum, Algorithmen an die bereitgestellten Daten anzupassen.

Ich möchte eine Antwort bei Quora von Xavier Amatriain zitieren:

Maschinelles Lernen ist ein besonderer Ansatz für künstliche Intelligenz. Es ist wahr, dass es sich für mich als der erfolgreichste Ansatz für KI erweist. Aber ich bin mit der Antwort von ——— nicht einverstanden: Es ist NICHT der „einzige“ Ansatz.

Sie wären beispielsweise überrascht zu hören, dass einige der selbstfahrenden Autos, die sich derzeit als KI-nutzend bezeichnen, nur sehr wenig maschinelles Lernen verwenden und hauptsächlich regelbasierte Systeme verwenden.

Allerdings würde ich zustimmen, dass die meisten KI-Anwendungen heutzutage tatsächlich ML verwenden oder bald verwenden werden.

Lesen Sie die vollständige Antwort hier.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure ist ein von Microsoft angebotener Clouddienst, mit dem Sie viele leistungsstarke Anwendungen für maschinelles Lernen unterwegs erstellen und bereitstellen können. Es geht darum, Anwendungen zu entwickeln, die Vorhersageanalysen verwenden, um futuristische Situationen zu melden. Basierend auf den Daten können die Anwendungen die bevorstehenden Fehler und schwierigen Situationen vorhersagen. Die hier verwendeten komplexen Algorithmen gehören auch zu Xbox, Cortana und anderen Microsoft-Produkten. Sie können sich für eine anmelden Microsoft Azure Machine Learning Studio kostenlos oder entscheiden Sie sich für ein Paket für 9,99 $/Monat, das viele Funktionen enthält.

Maschinelles Lernen ist ein sehr interessantes Feld. Wenn Sie Daten lieben, werden Sie maschinelles Lernen definitiv lieben. Schauen Sie sich alle Artikel an, die ich an verschiedenen Stellen in diesem Beitrag verlinkt habe. Sie werden Sie sicher beeindrucken und motivieren, mehr über diese interessante Wissenschaft zu lesen.