Was ist maschinelles Lernen und unterscheidet es von künstlicher Intelligenz

Maschinelles Lernen bedeutet eine Maschine, die an sich selbst lernt und eine Methode der automatisierten Datenanalyse ist. Es ist die Wissenschaft, die es Computern ermöglicht, Daten zu analysieren und automatisch Modelle aus diesen Daten zu erstellen. Die Maschine kann Daten verarbeiten und sich anpassen, um genauere Vorhersagen zu treffen und entsprechend zu agieren.

Was ist maschinelles Lernen

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

Einmal programmiert, erfordern diese komplexen Algorithmen keine weitere Programmierung. Sie können sich anhand der ihnen zur Verfügung gestellten Daten anpassen und selbst unterrichten. Stellen Sie sich ein selbstfahrendes Auto vor, die unter der Motorhaube implementierten Algorithmen des maschinellen Lernens stellen sicher, dass das Auto selbstständig lernen und Entscheidungen treffen kann. Je mehr das Auto gefahren wird, desto präziser und genauer werden Entscheidungen getroffen.

Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Datensicherheit und Malware-Erkennung. Die modernen Antivirus-Lösungen neigen dazu, von der Nutzung verschiedener Nutzer zu lernen und nachhaltigere Software zu entwickeln, die wichtige Sicherheitslücken schließen kann. Betrügerische Transaktionen können mit Hilfe dieser Algorithmen und einiger realer Daten erkannt und aufgezeigt werden.

Lesen Sie diesen interessanten Artikel von Forbes, in dem die wichtigsten Anwendungsbereiche von Machine Leaning-Algorithmen behandelt werden.

Wie man lernt "Maschinelles Lernen"?

Laut Computer- und Technologieexperten wird maschinelles Lernen das am meisten gewünschte zukünftige Feld sein. Außerdem werden die Dateningenieure viel besser bezahlt als die herkömmlichen Softwareentwickler / -ingenieure. Wenn die Großdaten dich interessieren, warst du der König deiner Klasse. Oder vielleicht scheint nur dieser Bereich der Technik für Sie intuitiv, Sie können eine Karriere daraus machen.

Um zu beginnen, müssen Sie mit sehr grundlegenden Informatik vertraut sein. Grundlegende Informatik wird im ersten Jahr der meisten Colleges auf der ganzen Welt unterrichtet. Aber wenn Sie Felder in die Informatik wechseln oder wenn Sie gerade nicht studieren Computer in der Schule, müssen Sie einige grundlegende Computer-Programmierung überprüfen. Ich würde jederzeit Harvard`s CS50 vorschlagen. Es ist kostenlos als Online-Kurs über EDx verfügbar, und Sie können sich auch für ein kostenpflichtiges Zertifikat entscheiden.

Sobald Sie die Grundlagen haben, müssen Sie in der Statik, Analysis und einigen anderen Bereichen der Mathematik Fortschritte machen. Jetzt wird es Zeit, echte maschinelle Lernalgorithmen zu lernen. Ich würde vorschlagen, diesen Artikel von Darshan Hedge zu lesen. Er war Maschineningenieur bei NVIDIA und arbeitet derzeit mit Otto zusammen. In diesem Artikel hat er einen schrittweisen Prozess zum erfolgreichen Machine Learning Engineer besprochen.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

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

Ich möchte bei Quora eine Antwort von Xavier Amatriain zitieren:

Maschinelles Lernen ist ein besonderer Ansatz für künstliche Intelligenz. Es ist wahr, dass es für mich der erfolgreichste Ansatz zur KI ist. Aber, ich stimme der Antwort nicht zu: Es ist NICHT der "einzige" Ansatz.

Zum Beispiel würden Sie überrascht sein zu hören, dass einige der selbstfahrenden Autos, die sich derzeit als KI bezeichnen, sehr viel benutzen wenig maschinelles Lernen und verwendet meist regelbasierte Systeme.

Ich stimme dem zu, dass die meisten KI-Anwendungen tatsächlich ML verwenden oder bald verwenden werden.

Lesen Sie hier die vollständige Antwort.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure ist ein von Microsoft angebotener Cloud-Service bauen und einsetzen m] leistungsstarke Machine Learning-Anwendungen für unterwegs. Es geht darum, Anwendungen zu erstellen, die vorausschauende Analysen 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 ebenfalls zu Xbox, Cortana und anderen Microsoft-Produkten. Sie können sich kostenlos für ein Microsoft Azure Machine Learning Studio anmelden oder ein Paket mit 9,99 $ / Monat auswählen, das viele Funktionen enthält.

Maschinelles Lernen ist ein sehr interessantes Feld, in das man sich begeben kann. Wenn Sie Daten lieben, werden Sie Machine Learning definitiv lieben. Sieh dir alle Artikel an, die ich an verschiedenen Stellen in diesem Post verlinkt habe. Sie werden Sie sicherlich beeindrucken und motivieren, mehr über diese interessante Wissenschaft zu lesen.