Podzbiory uczenia maszynowego
Oprócz rozwoju uczenia maszynowego, który prowadzi do powstania nowych możliwości, mamy także poddziedziny uczenia maszynowego, z których każda zapewnia specjalistyczną i specjalną dziedzinę dla osób zainteresowanych konkretnym zawodem z zakresu sztucznej inteligencji.
Sieci neuronowe
Sieci neuronowe są zintegrowane, aby uczyć komputery mocy myślenia i uczenia się poprzez klasyfikowanie informacji, podobnie jak w przypadku ludzkiej metody uczenia się. Wykorzystując sieci neuronowe, oprogramowanie może na przykład nauczyć się rozpoznawać obrazy. Maszyny potrafią także przewidywać i podejmować decyzje z bardzo dużą dokładnością na podstawie danych wejściowych.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie języka naturalnego to jedna z najważniejszych dziedzin w szerokiej dziedzinie informatyki i sztucznej inteligencji, która zajmuje się interakcją między komputerami a (naturalnymi) językami ludzkimi; Można zatem powiedzieć, że przetwarzanie języka naturalnego koncentruje się na relacji między człowiekiem a komputerem. Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia maszynom rozumienie języka ludzkiego. W miarę rozwoju tej funkcji maszyny uczą się reagować w sposób zrozumiały dla ludzkich odbiorców. W przyszłości może to radykalnie zmienić sposób, w jaki współdziałamy ze wszystkimi komputerami.
Głęboka nauka
Deep learning to inteligentna, zautomatyzowana technologia rozwoju, skupiająca się na narzędziach uczenia maszynowego i ich rozbudowie w celu rozwiązywania problemów decyzyjnych. Dzięki głębokiemu uczeniu się dane są przetwarzane przez sieci neuronowe i zbliżają się do naszego sposobu myślenia jak istoty ludzkie. Głębokie uczenie można zastosować do obrazów, tekstu i mowy, aby uzyskać wyniki imitujące proces decyzyjny człowieka.
Branże, które obecnie wykorzystują sztuczną inteligencję
Podczas webinarów lub seminariów online prowadzonych w sieci wiele osób zadawało pytania dotyczące firm, które obecnie wykorzystują sztuczną inteligencję i dlaczego zatrudniają wykwalifikowanych specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Odpowiedź jest taka, że sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w wielu różnych zastosowaniach i wielu różnych branżach.
Samochód bez kierowcy lub autonomiczny to prawdopodobnie najbardziej znany produkt sztucznej inteligencji. Przewidywalne naprawy to kolejna część sztucznej inteligencji, która przewiduje, kiedy będą potrzebne naprawy; w związku z tym można podjąć środki zapobiegawcze, co skutkuje znacznymi oszczędnościami kosztów. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana w transporcie, na przykład w planowaniu pociągów. Ponadto sztuczna inteligencja pomaga kierowcom SNAP poruszać się po trasach. Inteligentne miasta wykorzystują sztuczną inteligencję do zmniejszania zużycia paliwa, przestępczości i bezpieczeństwa. Obecnie istnieje niezliczona ilość zastosowań sztucznej inteligencji, które są dodawane codziennie.
Duże marki, takie jak IBM, Amazon, Microsoft i Accenture, już korzystają ze sztucznej inteligencji, a wszystkie z nich zastosowały uczenie maszynowe na dużą skalę do wprowadzania innowacji. W przyszłości coraz więcej branż będzie wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby ogromnie rozwijać się na rynku pracy. Van Loon zaznacza jednak, że nie trzeba pracować w dużej firmie, żeby pracować ze sztuczną inteligencją czy uczeniem maszynowym. Wszystkie gałęzie przemysłu, w tym transport, produkcja, energia, rolnictwo i finanse, zmierzają w stronę tej technologii.
Jak zacząć ze sztuczną inteligencją?
Jeśli ta praca Cię zafascynowała i zastanawiasz się, od czego zacząć, Van Leuven nakreślił ścieżki uczenia się dla trzech karier: nowicjuszy, programistów i osób obecnie pracujących w dziedzinie analityki danych. Zwraca także uwagę, że różne zawody i branże wymagają różnych umiejętności. Mimo to wszystkie osoby pracujące w sztucznej inteligencji muszą posiadać doskonałe umiejętności komunikacyjne, zanim wskażą wymagane umiejętności matematyczne i komputerowe.
Van Leuven sugeruje, aby nowicjusze w tej dziedzinie zaczynali od matematyki i uczestniczyli we wszystkich kursach uczenia maszynowego. Ponadto, jeśli ktoś chce opanować sztuczną inteligencję, musi mieć dobre umiejętności obsługi komputera, umiejętności programowania, takie jak programowanie w C ++ i opanowanie algorytmów. Musisz także ukończyć to szkolenie, posiadając ogólną wiedzę biznesową. Co najważniejsze, upewnij się, że każde szkolenie, które otrzymasz, jest praktyczne.
Jeżeli jesteś programistą i chcesz wejść w dziedzinę sztucznej inteligencji, możesz od razu przejść do algorytmów i zacząć kodować.
Według Van Lewena analityk danych lub naukowiec, który chce bardziej zaangażować się w sztuczną inteligencję, musi nauczyć się umiejętności programowania. Aby przekroczyć pomost między nauką o danych a uczeniem maszynowym, musisz wiedzieć, jak oddzielić dane. Musisz także posiadać dobrą wiedzę komunikacyjną i biznesową, umiejętności modelowania i wizualizacji. Van Leuven twierdzi, że ekspert w dziedzinie analityki danych powinien zacząć od ustalenia, co lubi robić, a następnie skupić się na tym w swojej pracy związanej z uczeniem maszynowym.
Nieważne, gdzie zaczynasz, planuj naukę i zdobywanie większej wiedzy przez całą swoją karierę. Jak mówi Van Leuven, sztuczna inteligencja nigdy nie przestaje się uczyć, więc i ty nie powinieneś przestać się uczyć.
Narayanan zwraca uwagę, że Simplilearn oferuje ścieżkę uczenia się od początkującego do zaawansowanego, zapewniając szkolenia kładące nacisk na twarde i praktyczne uczenie się.
Jednym z najpopularniejszych obecnie języków do nauki jest C#, który jest używany w wielu aplikacjach. Aby wykorzystać możliwości uczenia maszynowego w języku C#, firma Microsoft opracowała pakiet o nazwie ML.NET, który zapewnia wszystkie podstawowe możliwości uczenia maszynowego.
ML.NET to wieloplatformowa platforma uczenia maszynowego typu open source z następującymi funkcjami:
Ten framework jest przeznaczony dla programistów .Net. Możesz używać umiejętności C # lub F # i ML.net w dowolnej aplikacji .NET.
ML.NET zawiera funkcje takie jak uczenie maszynowe (AutoML) i narzędzia takie jak modelowanie ML.NET CLI ML.NET, które jeszcze bardziej ułatwiają integrację uczenia maszynowego z aplikacją.
Framework i ekologia są stosunkowo rozszerzalne, dzięki czemu można znaleźć inne popularne biblioteki, takie jak Tensorflow. Wreszcie, ta struktura jest niezawodna, prywatna i sprawdzona. Oznacza to, że taki framework działa w ramach programu i wszystko dzieje się z Twoim programem.
Historia wersji ML.NET
ML.NET został po raz pierwszy udostępniony publicznie przez firmę Microsoft w maju 2018 r. Jednak w ostatnich latach Microsoft wewnętrznie korzystał z technologii ML.net w niektórych swoich produktach, takich jak Bing Ads, Office, Windows, Azure itp. pierwsze publiczne wydanie ML.Net miało miejsce w maju 2018 r., Microsoft wypuszczał co miesiąc nową wersję, aż ostatecznie 6 listopada 2019 r. Microsoft wydał wersję ML.Net 1.4.
Pierwsza stabilna wersja tego frameworka, wersja 1.0, została zaprezentowana w 2019 roku na konferencji Build (Developers Conference). Ta wersja zawierała dodanie narzędzia Model Builder i możliwości AutoML (automatycznego uczenia maszynowego). W kompilacji 1.3.1 wprowadzono samouczek dotyczący głębokiej sieci neuronowej, który wykorzystywał połączenie C# dla Tensorflow i narzędzie do otwierania baz danych, które umożliwiało modelowanie baz danych. Wersja zapoznawcza 1.4.0 Dodano punktację ML.NET na procesorach ARM i głębokie szkolenie sieci neuronowych z procesorem graficznym dla systemów Windows i Linux.
Obecna wersja to 1.4. Najpierw upewnij się, że masz zainstalowany co najmniej .NET Core 3.0 ML.NET, który działa również w środowisku .NET. Należy pamiętać, że ML.NET musi teraz działać na 64-bitowym procesorze.
ML.NET Preview 1.4 wprowadza nową funkcję otwierania baz danych. W tej wersji zapoznawczej wprowadzono natywny program do otwierania baz danych, umożliwiający bezpośrednie instrukcje dotyczące relacyjnych baz danych. Możesz użyć dowolnego systemu zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), takiego jak SQL Server, Azure SQL Database, Oracle, SQLite, PostgreSQL itp.
W tej wersji wprowadzono także możliwości „klasyfikacji obrazów z przekwalifikowaniem głębokich sieci neuronowych (podgląd)”. Ta nowa funkcja umożliwia naukę natywnej transmisji DNN za pomocą ML.NET i ma na celu sklasyfikowanie obrazu jako pierwszego scenariusza wysokiego poziomu. W ten sposób możesz na przykład utworzyć własny, niestandardowy model klasyfikatora obrazu, korzystając z natywnego samouczka modelu TensorFlow z interfejsu API ML.NET wraz ze swoimi obrazami.
Jakie jest zastosowanie ML.NET?
ML.NET to platforma uczenia maszynowego dla programistów .NET; Możesz użyć ME.NET do zintegrowania niestandardowych wzorców uczenia maszynowego ze swoją aplikacją. INTERNET. Ponadto możesz używać ML.NET do wielu scenariuszy, takich jak analiza emocji, prognozowanie cen, rekomendowanie produktów, prognozowanie sprzedaży, klasyfikacja obrazów, rozpoznawanie obiektów i nie tylko.
Zalety
Oto główne zalety ML.Net.
ML.Net może sprawdzać duże ilości zestawów danych i dostarczać możliwe wyniki w oparciu o te dane, trendy i wzorce.
Ten proces analizy danych jest całkowicie zautomatyzowany i nie wymaga interakcji człowieka podczas realizacji projektów ML.Net.
W miarę zwiększania się rozmiaru próbki danych, algorytm napisany w ML.Net staje się dokładniejszy i lepszej jakości.
Algorytmy ML.Net są bardzo wydajne w zarządzaniu danymi. Algorytmy te są wielowymiarowe i wielowymiarowe.
Koncepcje aplikacji opartych na ML.Net są bardzo szerokie. Aplikacje ML.Net możemy wykorzystać w każdej branży, takiej jak opieka zdrowotna, marketing, sprzedaż itp., do analizy potrzeb lub wyborów klientów.
Zainstaluj ML.NET
Jeśli chcesz używać ML.NET w swoim projekcie, musisz mieć co najmniej .NET Core 3.0, więc upewnij się, że masz już zainstalowany na swoim komputerze. Kolejną rzeczą, którą należy wiedzieć, jest to, że ML.NET musi działać na 64-bitowym procesorze. Dlatego pamiętaj o tym podczas tworzenia projektu .NET Core.
Instalacja ML.NET z konsolą zarządzania pakietami jest bardzo prosta. Wszystko, co musisz zrobić, to użyć następującego polecenia:
Zainstaluj pakiet Microsoft. ML
Jest to również dostępne w przypadku interfejsu wiersza polecenia platformy NET Core. Jeśli chcesz skorzystać z tej metody, upewnij się, że masz zainstalowany zestaw .NET Core SDK, a następnie uruchom to polecenie:
dotnet dodaj pakiet Microsoft. ML
Alternatywnie możesz użyć opcji Visual Studio Manage NuGet Package:
Następnie poszukaj Microsoft.ML i zainstaluj go.
W zależności od zastosowania może być konieczne zainstalowanie dodatkowych pakietów, takich jak Microsoft. ML.ImageAnalytics, Microsoft. ML.TensorFlow lub Microsoft. ML.OnnxTransformer.
Jesteś teraz w pełni gotowy do uruchomienia modelu przy użyciu platformy ML.NET.
Nie wahaj się i skomentuj ten artykuł lub cokolwiek, co chciałbyś nam powiedzieć. Jeśli podoba Ci się ten artykuł, nie zapomnij podzielić się nim ze swoimi przyjaciółmi. Wdzięczny.
Pobierz motywy WordPressPobierz bezpłatne motywy WordPress PremiumPobierz zerowe motywy WordPressPobierz zerowe motywy WordPressdarmowy kurs on-linepobierz oprogramowanie micromaxBezpłatne pobieranie motywów WordPressdarmowy kurs on-line
