Video: Bakit dapat gumamit ng machine learning ang mga kumpanya?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Pag-aaral ng makina sa negosyo ay tumutulong sa pagpapahusay ng scalability ng negosyo at pagpapabuti ng mga operasyon ng negosyo para sa mga kumpanya sa buong mundo. Artipisyal katalinuhan Ang mga tool at maraming ML algorithm ay nakakuha ng napakalaking katanyagan sa komunidad ng analytics ng negosyo.
Ang tanong din, bakit tayo gumagamit ng machine learning?
Ang pangunahing layunin ng machine learning ay upang payagan ang mga computer na awtomatikong matuto at nakatuon sa pagbuo ng mga programa sa computer na maaaring magturo sa kanilang sarili na lumago at magbago kapag nalantad sa bagong data. Ang pag-aaral ng makina ay isang algorithm para sa sarili pag-aaral sa gawin bagay.
Pangalawa, aling mga kumpanya ang gumagamit ng machine learning?
- Google. Ang Google ay itinuturing ng mga eksperto bilang ang pinaka-advanced na kumpanya sa larangan ng AI, machine learning at deep learning.
- IBM. Matagal na ang nakalipas – noong 1990s – hinamon ng IBM ang pinakadakilang chess player ng Russia, si Garry Kasparov, sa isang laban laban sa Deep Blue na computer nito.
- Baidu.
- Microsoft.
- Twitter.
- Qubit.
- Intel.
- Apple.
Bukod sa itaas, ano ang mga pakinabang ng machine learning?
Isa sa mga pinakamalaking mga benepisyo ng machine learning Ang mga algorithm ay ang kanilang kakayahang mapabuti sa paglipas ng panahon. Pag-aaral ng makina kadalasang pinapabuti ng teknolohiya ang kahusayan at katumpakan salamat sa patuloy na pagtaas ng dami ng data na naproseso.
Bakit mahalaga ang machine learning sa kapaligiran ng negosyo ngayon?
Ang data ay ang buhay ng lahat negosyo . Ang mga desisyon na batay sa data ay lalong gumagawa ng pagkakaiba sa pagitan ng pagsubaybay sa kumpetisyon o pagbagsak ng higit pa. Pag-aaral ng makina ay maaaring maging susi sa pag-unlock sa halaga ng data ng kumpanya at customer at pagpapatibay ng mga desisyon na nagpapanatili sa isang kumpanya na nangunguna sa kumpetisyon.
Inirerekumendang:
Bakit Dapat Mong Matuto ng machine learning?
Nangangahulugan ito na maaari mong pag-aralan ang toneladang data, kunin ang halaga at kumuha ng insight mula dito, at sa ibang pagkakataon ay magagamit mo ang impormasyong iyon upang sanayin ang isang machine learning model upang mahulaan ang mga resulta. Sa maraming organisasyon, madalas na nakikipagsosyo ang isang machine learning engineer sa isang data scientist para sa mas mahusay na pag-synchronize ng mga produkto ng trabaho
Bakit mo dapat regular na suriin ang mga log at paano mo dapat pamahalaan ang gawaing ito?
Mula sa isang punto ng seguridad, ang layunin ng isang log ay upang kumilos bilang isang pulang bandila kapag may masamang nangyayari. Ang regular na pagsusuri sa mga log ay maaaring makatulong na matukoy ang mga nakakahamak na pag-atake sa iyong system. Dahil sa malaking dami ng data ng log na nabuo ng mga system, hindi praktikal na suriin nang manu-mano ang lahat ng log na ito bawat araw
Bakit gumagamit ng relational database ang mga kumpanya?
Ang pangunahing benepisyo ng relational database approach ay ang kakayahang lumikha ng makabuluhang impormasyon sa pamamagitan ng pagsali sa mga talahanayan. Ang pagsali sa mga talahanayan ay nagbibigay-daan sa iyong maunawaan ang mga ugnayan sa pagitan ng data, o kung paano kumonekta ang mga talahanayan. Kasama sa SQL ang kakayahang magbilang, magdagdag, magpangkat, at magsama rin ng mga query
Ano ang dapat kong matutunan para sa machine learning?
Mas mainam kung matuto ka nang higit pa tungkol sa sumusunod na paksa nang detalyado bago mo simulan ang pag-aaral ng machine learning. Teorya ng Probability. Linear Algebra. Teoryang Graph. Teorya ng Optimization. Pamamaraan ng Bayesian. Calculus. Multivariate Calculus. At mga programming language at database tulad ng:
Bakit ang instance based learning ay tinatawag na lazy learning?
Kasama sa instance-based na pag-aaral ang pinakamalapit na kapitbahay, locally weighted regression at case-based na mga pamamaraan ng pangangatwiran. Ang mga pamamaraan na nakabatay sa halimbawa ay tinutukoy kung minsan bilang mga tamad na pamamaraan sa pag-aaral dahil inaantala ng mga ito ang pagpoproseso hanggang sa isang bagong instance ay dapat na uriin