Wat is masjine learen? Hjir is de folsleine hantlieding
Masine learning is in groeiend fjild binnen kompjûterwittenskip dy’t algoritmen brûkt om kompjûters te tastean te litten en sels besluten te learen.
Masine Learning (ML) is in belofte fjild mei it potensjeel om de aspekten fan in protte bedriuwen te ferbetterjen. Op it stuit it toane op it grutte súkses yn ferskate yndustry.
ML spilet in mear krityske rol yn saken as gegevens groeit nei enoarme folumes. It helpt bygelyks organisaasjes om wearde en ynsjoch te ekstrahearjen fan har gegevens.
Yn dizze hantlieding sille jo alle dingen leare nedich om te begripen hokker masjine learen is
It is in subset fan keunstmjittige yntelliginsje dy’t de manier revolutioneare hat wy ferwurkje en analysearje gegevens. Mei it juste proses hat it it potensjeel om in protte aspekten fan elk bedriuw te ferbetterjen.
Op syn kearn brûkt masjine-learen automatysk algoritmen
Om te learen en te ferbetterjen fan ûnderfining. Dizze “selslearen” kwaliteitswurken troch modellen fan masjine-learen te iten mei grutte hoemannichten gegevens dat it brûkt om foarsizzingen of besluten te meitsjen.
“Masine learen is wichtich om’t it bedriuwen in werjefte fan trends jout yn klantgedrach en saaklike operasjonele patroanen”
Techtarget
Hoe mear gegevens in model wurdt bleatsteld oan hoe krekte krekst it makket foarsizzingen.
Gegevenswittenskip lagen ynklusyf keunstmjittige yntelliginsje masine-learen en djip learen
Dat wat is in machine learmodel?
Simpelwei sakje in masjine learmodel is in set fan algoritmen dy’t gegevens kinne ferwurkje en analysearje om foarsizzingen of besluten te meitsjen.
Dizze modellen binne oplaat op in grutte Fax Lists dataset en kinne leare fan dizze gegevens om har krektens te ferbetterjen. Ferskillende masjine learmodellen lykas lineêre regression logistyske regression beslútbeammen en neurale netwurken besteane.
Begripe fan de fiif ferskillende soarten masjine-learen
Elk type hat syn unike skaaimerken en applikaasjes.
Tafersjoch learen
It giet om mei oan te jaan oan etikette gegevens wêr’t de winske útfier al bekend is. Dit soarte fan learen is nuttich foar klassifikaasje taken lykas it bepalen of in e-post is spam.
Semi-tafersjoch learen
In oar soarte fan masjine-learen is semi-tafersjochhâlder dat omfettet in kombinaasje fan labelearre en ûnlabele gegevens. Dit type kin nuttich wêze by it krijen fan gegevens nimme tiid en ynspanning.
Net-opferbogen learen
Oan ‘e oare kant net-brutsen learen Koja je najbolja opcija za promociju kompanije na Googleu? omfettet mei unlabeled gegevens. Analysts brûke dit soarte fan model doe’t de winske útfier net bekend is.
Net-opbrutsen learen wurket hiel goed foar klusterjen fan taken lykas groepende klanten troch gewoanten te keapjen.
Fersterking learen
Befearlike learen brûkt “Rewards” en “straffen” om in ictp conference 2017 model te trenen om besluten te meitsjen yn in bepaalde omjouwing. Dit soarte fan learen is nuttich foar taken lykas it learen fan in robot om in labyrint te navigearjen.
