Mashinani o'rganish, chuqur o'rganish, AI va neyron tarmoqlar qanday bog'langan.
Machine Learning Mashinani o'rganish sun'iy intellekt (AI) sohalaridan biridir.
Neyron tarmoqlari - bu mashinani o'rganishning bir turi.
Deep Learning-Chuqur o'rganish - bu neyron tarmoq arxitekturasining bir turi.
Chuqur o'rganish,
shuningdek, mashinani o'rganish algoritmlarini tadqiq qilish va ishlab chiqishni o'z ichiga oladi. Xususan - mavhumlikning bir necha darajalarida ma'lumotlarni to'g'ri tasvirlashni o'rgatish. Chuqur o'rganish tizimlari so'nggi o'n yil ichida ob'ektlarni aniqlash va tanib olish, matndan nutqqa o'tish va axborotni qidirish kabi sohalarda alohida yutuqlarga erishdi.
Mashinali o‘rganish yordamida AI ma'lumotlarni tahlil qilishi, ma'lumotlarni eslab qolishi, bashorat qilishi, tayyor modellarni takrorlashi va taklif qilinganlardan eng mos variantni tanlashi mumkin.
Mashinali o‘rganish yordamida AI ma'lumotlarni tahlil qilishi, ma'lumotlarni eslab qolishi, bashorat qilishi, tayyor modellarni takrorlashi va taklif qilinganlardan eng mos variantni tanlashi mumkin.
Bunday tizimlar, ayniqsa, katta hajmdagi hisob-kitoblarni amalga oshirish zarur bo'lganda foydalidir: masalan, bank skoringi (kredit reytingini hisoblash), marketing va statistik tadqiqotlar sohasidagi tahlillar, biznes-rejalashtirish, demografik tadqiqotlar, investitsiyalar, soxta yangiliklarni qidirish va soxta saytlar.
Leroy Merlin omborlardagi qoldiqlarni topish uchun Big Data va Machine Learning -dan foydalanadi.
Marketing va elektron tijoratda mashinani o'rganish sizga moslashtirilgan tavsiyalar berish uchun xizmatlar va ilovalarni sozlashda yordam beradi.
Spotify striming xizmati har bir foydalanuvchi uchun tinglayotgan musiqa turiga qarab shaxsiy trek tanlashni yaratish uchun mashinani o‘rganishdan foydalanadi.
Bugungi kunda asosiy izlanishlar maʼlumotlardan tejamkor mashina oʻrganishni, yaʼni bir xil unumdorlik bilan, kamroq vaqt va kamroq maʼlumotlar bilan samaraliroq oʻrganishi mumkin boʻlgan chuqur oʻrganish tizimlarini rivojlantirishga qaratilgan. Bunday tizimlar shaxsiylashtirilgan sog'liqni saqlashda, robotlarni mustahkamlashni o'rgatish va his -tuyg'ularni tahlil qilishda talabga ega.
Xitoyning aqlli changyutgichlarini ishlab chiqaruvchi Ecovacs Robotics kompaniyasi changyutgichlarini har xil fotosuratlar va mashinani o'rganish yordamida polga paypoq, sim va boshqa begona narsalarni tanib olishni o'rgatdi.
Tensor Flow Light tizimidan foydalangan holda Raspberry Pi 3B + mikrokompyuteriga asoslangan "aqlli" kamera tabassumni tan olishni va aynan shu vaqtda suratga olishni, shuningdek ovozli buyruqlarni bajarishni o'rgandi. Investitsiyalar sohasida mashinani o'rganish algoritmlari bozorni tahlil qiladi, yangiliklarni kuzatadi va hozir sotib olish uchun eng foydali bo'lgan aktivlarni tanlaydi. Shu bilan birga, bashoratli tahlil yordamida tizim ma'lum bir davr mobaynida ba'zi aktsiyalarning qiymati qanday o'zgarishini bashorat qilishi va sohadagi har bir muhim hodisadan so'ng o'z ma'lumotlarini to'g'irlashi mumkin. BarclayHedge tomonidan o'tkazilgan tadqiqotga ko'ra, to'siq fondlarining 50% dan ortig'i investitsiya qarorlarini qabul qilish uchun AI va mashinani o'rganishdan foydalanadi, uchdan ikki qismi esa savdo
g'oyalarini yaratish va portfellarni optimallashtirish uchun foydalanadi.
