Maschinelles Lernen in der künstlichen Intelligenz

Was ist maschinelles Lernen in der künstlichen Intelligenz?
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Computern beizubringen, zu lernen, aus Erfahrungen zu lernen und zu handeln, ohne explizit programmiert zu werden. Insbesondere handelt es sich um einen Ansatz zur Datenanalyse, der Modelle umfasst, mit denen ein Computer lernen und handeln kann, wie explizit programmiert werden soll. Maschinelles Lernen umfasst Algorithmen, die ihre Modelle anpassen, um ihre Fähigkeit zur Erstellung und Vorhersage zu verbessern.

Maschinelles Lernen ist eine Anwendung für künstliche Intelligenz (KI), mit der Systeme automatisch aus Erfahrungen lernen und diese verbessern können, ohne explizit programmiert zu werden. Es unterscheidet sich von Deep Learning, über das Sie in unserer Wissensdatenbank mehr lesen können. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf das Lernen von Daten, auf die ein Computerprogramm zugreifen und die es verwenden kann, nicht nur auf die Daten selbst. Der Lernprozess beginnt mit dem Finden von Datenmustern und dem Treffen besserer Entscheidungen in der Zukunft anhand der angegebenen Beispiele.

Das Hauptziel besteht darin, Computern das automatische Lernen ohne menschliches Eingreifen oder Unterstützung zu ermöglichen und die Aktionen entsprechend anzupassen. Dies bedeutet, dass Computer und Systeme, die für maschinelles Lernen entwickelt wurden, die erwarteten Ergebnisse erkennen, analysieren, ändern und liefern können, ohne dass dies erforderlich ist. Es wurde entwickelt, damit Computer unabhängig lernen und Vorgänge automatisch ausführen können, wenn der Computer neuen Daten ausgesetzt ist.

All dies liegt einem komplexen und leistungsstarken Mustererkennungsalgorithmus zugrunde, der ihn überall hin führt, sei es in der realen Welt oder im Gehirn eines Computers.

Die Zahl der Programmierer, die mit komplexen mathematischen Berechnungen arbeiten und diese auf Big Data und künstliche Intelligenz anwenden, hat von Jahr zu Jahr zugenommen. Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich Handmodellierung, Algorithmusentwicklung, Lernüberwachung und Vorbereitung auf die Rolle des Ingenieurs des maschinellen Lernens.

In dieser Reihe von Blogs werden wir in einfacher Sprache die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungen in der Informatik erläutern. 1959 wurde es als ein Fach definiert, das es Computern ermöglicht, ohne explizite Programmierung zu lernen. Das Programm heißt „Maschinelles Lernen“ (ML) oder „Maschinelles Lernen in Informatik und künstlicher Intelligenz“.

Maschinelles Lernen kann als eine Computermethode angesehen werden, die Erfahrung nutzt, um die Leistung zu verbessern und genaue Vorhersagen zu treffen, sowie die Anwendung des maschinellen Lernens in der Informatik und der künstlichen Intelligenz.

In diesem Fall bezieht sich Erfahrung auf Informationen oder Daten aus der Vergangenheit, die uns zur Verfügung stehen und die identifiziert und kategorisiert wurden. Es konzentriert sich auf Computerprogramme, die uns lehren können, zu wachsen und uns zu verändern, wenn wir neuen Daten ausgesetzt sind und daraus lernen. Tatsächlich kann es mit enormen Mengen unstrukturierter Daten umgehen und je nach Programmierung Aufgaben ausführen, die für den Menschen zu komplex oder sehr repetitiv und daher langweilig / teuer / fehleranfällig wären.

Auf maschinellem Lernen basierende Softwaresysteme werden auf der Grundlage großer Datenmengen trainiert und handeln auf der Grundlage von Erfahrung, können aber auch in Echtzeit mit größeren Datenmengen trainiert werden. Beim maschinellen Lernen werden nicht nur Daten abgerufen, die über das menschliche Verständnis hinausgehen, wie dies bei Data Mining-Anwendungen der Fall ist, sondern es werden auch Daten verwendet, um das Verständnis einer Person für das Programm zu verbessern. Maschinelles Lernen hat nahezu unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten, da es nur ein wissenschaftlicher Ansatz zur Problemlösung ist. Dies macht es bei der Problemlösung überlegen und es ist auch in vielen anderen Lebensbereichen nützlich.

Wie oben erwähnt, ist maschinelles Lernen ein Bereich der Informatik, der darauf abzielt, Computern das Lernen zu ermöglichen. Der Ansatz und der Algorithmus, mit dem ein Programm „lernt“, hängen von der Art des Problems oder der Aufgabe ab, die es lösen muss, sowie von der Datenmenge, über die es verfügt. Infolgedessen kann der Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens als Mittel zur Verbesserung der Effizienz und der Datenverarbeitungskapazität angesehen werden.

Hier finden Sie eine kurze Übersicht über maschinelles Lernen, den Vergleich mit künstlicher Intelligenz (KI), die verschiedenen Anwendungen und vieles mehr. Durch maschinelles Lernen kann ein Computerprogramm neue Aufgaben ohne ausdrückliche Anweisungen des Entwicklers ausführen. Traditionell verlassen sich Maschinen auf Algorithmen und Befehlssätze, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

Maschinelles Lernen umfasst einen Computer, der auf früheren Erfahrungen aufbaut, um Vorhersagen zu treffen und neue Lösungen für Probleme mit minimalem menschlichem Aufwand zu formulieren. Mit anderen Worten, der Computer kann aufschlussreiche Informationen finden, ohne zu erfahren, wo er suchen oder was zu tun ist.

Dies kann durch die Verwendung von Algorithmen erreicht werden, die aus einem interaktiven Datenprozess lernen. Das Konzept des maschinellen Lernens gibt es schon seit langer Zeit, und obwohl es bereits existiert (denken Sie an die Enigma-Maschine des Zweiten Weltkriegs), hat sich die Idee der Automatisierung der Datenverarbeitung in Form von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) in der EU beschleunigt In den vergangenen Jahren.

Aus diesem Grund wird künstliche Intelligenz in verschiedenen Branchen wie der Logistik-, Fertigungs- und Prozessindustrie, dem Finanzsektor, der Gesundheits- und Pharmaindustrie, dem Einzel- und Großhandel, der Landwirtschaft, den Lebensmittel- oder Futtermittelherstellern, dem Baugewerbe sowie der Regierung und den Kommunen, in denen sich viele Aufgaben wiederholen, immer beliebter Es sind auch immer detailliertere Analysen erforderlich.

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