مروری بر یادگیری ماشینی برای رهبران مشاغل

توسط F7fGBRsZcp, ژوئن 24, 2021


مروری بر یادگیری ماشینی برای رهبران مشاغل
معرفی
یادگیری ماشینی سهم قابل توجهی از اخبار مطبوعات اخیر را در هر دو رسانه اصلی و اصلی در فن آوری به دست آورده است. این موضوع به طور جدایی ناپذیری با بحث و گفتگو در موضوعات مختلفی از داده های بزرگ به طور کلی گرفته تا تهدید فیس بوک برای حفظ حریم خصوصی ، رباتیک وحشتناک Boston Dynamics و بهره برداری گوگل از هوش مصنوعی برای خوب و بیمار در ارتباط است. به همین ترتیب ، آسان است که یادگیری ماشین را شوم یا جادویی بدانیم – هیچ کدام درست نیست. برای رهبر تجارت امروز ، درک عینی و عملی از یادگیری ماشین به اندازه درک عملی از امور مالی و مدیریت مالی مهم است.
در این مقاله ، ما یک نمای کلی از یادگیری ماشین برای رهبران کسب و کار ارائه می دهیم: این چیست و چگونه می توان درباره کاربرد آن در تجارت خود ادامه مطالب فکر کرد.
یادگیری ماشینی چیست
یادگیری ماشین (ML) الگوی توسعه سیستم داده محور است. سیستم های ML از مدل های داده ، تجزیه و تحلیل و بازخورد داده ها برای تعریف و اصلاح الگوریتم ها برای بهبود دقت مدل و نتایج سیستم استفاده می کنند.
سیستم های ML با تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی الگوها یا با استفاده از قوانین از پیش تعریف شده در موارد زیر کار می کنند:
مانند اشیا دسته بندی یا فهرست بندی کنید
نتایج یا اقدامات احتمالی را براساس الگوهای شناسایی شده پیش بینی کنید
الگوها و روابط ناشناخته را شناسایی کنید
رفتارهای ناهنجار یا غیر منتظره را تشخیص دهید
الگوریتم های مختلف به روش های مختلف یاد می گیرند. اما به طور کلی ، با ارائه اطلاعات جدید به سیستم ML ، سیستم “یاد می گیرد” و عملکرد الگوریتم بیشتر با گذشت زمان بهبود می یابد.
مشکلاتی که برای یادگیری ماشین مناسب است
ML ، مانند سایر پارادایم های توسعه نرم افزار ، یکپارچه نیست – برخی از روش ها برای طبقات خاصی از مشکلات مناسب ترند و برای دیگران مناسب نیستند.
یادگیری ماشین به ویژه برای مشکلاتی مناسب است که:
قوانین منطقی برای توصیف محیط در دسترس نیستند یا کافی نیستند – اما قوانین قابل اجرا می توانند شهود باشند
اقدامات بعدی متنوع است و بهترین اقدام به شرایطی بستگی دارد که از قبل قابل شناسایی نیست
درک اینکه چرا یک نتیجه پیشنهاد می شود به اندازه صحت نتیجه مهم نیست
داده ها برای روش های تحلیلی سنتی مشکل ساز است
حال که دانستید یادگیری ماشینی چیست و چگونه می توانید مشکلاتی را که به خود راه حل های ML می بخشد شناسایی کنید ، بیایید مراحل تعریف و اجرای یک پروژه ML را بررسی کنیم.
نحوه برنامه ریزی و اجرای یک پروژه یادگیری ماشین
سیستم های ML که به خوبی اجرا شده اند ، این مراحل توصیه شده را دنبال می کنند:
مشکل را تعریف کنید
داده ها را آماده کنید
الگوریتم ها را ارزیابی کنید
بهبود نتایج
نتایج حاضر
این مراحل اگرچه عمومی و معمول در توسعه سیستم نرم افزاری سنتی است ، اما نیاز به دیدگاه و توجه حاصل از تجربه توسعه سیستم ML دارد.
بهترین راه برای دستیابی به توسعه سیستم یادگیری ماشین ، کار با یک پروژه ML از پایان به پایان و پوشش دادن مراحل اصلی با یک راهنما یا تیم مجرب است. هر مرحله ، از بارگذاری داده ها ، جمع بندی داده ها ، ارزیابی الگوریتم ها ، پیش بینی های اولیه ، اصلاح و ارائه نتایج با تجربه بهبود می یابد – دقیقاً مانند یک سیستم ML.
بر این اساس ، اولین پروژه شما باید به عنوان یک فرایند یادگیری برای درک مکانیک یادگیری ماشین ، کالیبره کردن انتظارات شما و ایجاد چشم انداز برای تعیین انتظارات ، تفسیر و ارائه نتایج از سیستم های یادگیری پویا مورد توجه قرار گیرد. پس از پرداختن به اولین پروژه خود با کمک متخصص ، آماده خواهید شد تا فرصت یادگیری ماشین بعدی و نتیجه گیری کننده را پیدا کرده و حمایت مالی کنید.

دیدگاه شما چیست؟

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *