Pembelajaran mesin adalah salah satu inovasi modern yang telah membantu meningkatkan tidak hanya banyak proses industri dan profesional, tetapi juga mempromosikan kehidupan sehari-hari. Tapi apa mesin belajar? Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan, yang berfokus pada penggunaan teknik statistik untuk membangun sebuah sistem komputer yang cerdas untuk belajar dari database yang tersedia. Saat ini, pembelajaran mesin telah digunakan di berbagai bidang dan industri. Sebagai contoh, diagnosa medis, pencitraan, prognosis, klasifikasi, studi asosiasi, regresi, dll
Sebuah sistem cerdas berdasarkan pembelajaran mesin algoritma memiliki kemampuan untuk belajar dari pengalaman masa lalu atau data historis. The pembelajaran mesin aplikasi memberikan hasil berdasarkan pengalaman masa lalu. Pada artikel ini, kita akan membahas contoh konkret bagaimana mesin 10 belajar untuk membantu menciptakan teknologi yang lebih baik untuk memperkuat ide-ide yang ada.
1. Pengenalan Gambar
Pengenalan penggunaan gambar adalah salah satu yang paling mesin belajar umum. Ada banyak situasi di mana Anda bisa mengklasifikasikan obyek sebagai gambar digital. Misalnya, dalam kasus gambar hitam dan putih, intensitas setiap pixel disajikan sebagai salah satu langkah. Dalam gambar berwarna, setiap pixel menyediakan tiga pengukuran intensitas dalam tiga warna berbeda – merah, hijau dan biru (RGB).
pembelajaran mesin juga dapat digunakan untuk mendeteksi wajah dalam gambar. Ada kategori terpisah untuk setiap orang dalam database data individu. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk membedakan pengenalan karakter untuk surat tulisan tangan dan dicetak. Kita bisa membagi segmen menulis gambar yang lebih kecil, masing-masing dengan karakter.
2. Pengenalan Suara
Ini adalah terjemahan dari pengenalan suara dari kata-kata yang diucapkan ke dalam teks. Hal ini juga dikenal sebagai pengenalan suara atau pengenalan suara komputer. Kemudian, perangkat lunak aplikasi dapat mengenali kata-kata yang diucapkan di klip atau file audio, kemudian mengubah teks menjadi file audio. Langkah-langkah dalam aplikasi ini mungkin serangkaian angka yang mewakili sinyal suara. Kami juga dapat mengklasifikasikan sinyal suara berdasarkan intensitas arus band frekuensi yang berbeda.
speech recognition digunakan dalam aplikasi seperti suara antarmuka pengguna, penelusuran suara dan banyak lagi. antarmuka pengguna suara, termasuk panggilan suara, panggilan routing dan kontrol. Hal ini juga dapat digunakan untuk entri data sederhana dan persiapan dokumen terstruktur.
3. Diagnosa Medis
Hal ini dapat digunakan dalam mesin dan alat-alat yang dapat membantu dalam diagnosis rekayasa studi penyakit. Hal ini digunakan untuk analisis parameter klinis dan kombinasinya, misalnya, memprediksi prognosis perkembangan penyakit untuk ekstraksi pengetahuan medis untuk penelitian, pengobatan perencanaan dan pemantauan pasien. Ini adalah keberhasilan penerapan metode pembelajaran mesin. Hal ini dapat membantu integrasi sistem TI di sektor kesehatan.
4. Arbitrase Statistik
Dalam keuangan, arbitrase mengacu pada strategi perdagangan otomatis yang jangka pendek dan melibatkan banyak gelar. Dalam strategi ini, pengguna berfokus pada pelaksanaan algoritma untuk satu set trading berdasarkan korelasi historis dan jumlah variabel ekonomi secara umum. Mesin metode belajar yang diterapkan pada strategi indeks arbitrase. Kami menerapkan dukungan mesin vektor dan tingkat regresi linier bahan baku.
5. Asosiasi Belajar
Belajar Kemitraan adalah proses pengembangan gambaran dari asosiasi yang berbeda antara produk. Sebuah contoh yang baik adalah bagaimana produk link gratis dapat saling. Mesin aplikasi belajar adalah untuk mempelajari hubungan antara produk yang dibeli. Jika seseorang membeli sebuah produk, produk serupa akan disajikan, karena ada hubungan antara kedua produk. Ketika produk baru yang diluncurkan di pasar, yang dikaitkan dengan mantan untuk meningkatkan penjualan mereka.
6. Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses menempatkan setiap individu yang sedang belajar di kelas. Klasifikasi ini membantu untuk menganalisis sejauh mana suatu objek untuk mengidentifikasi objek milik kategori. Untuk membangun sistem yang efektif, analis menggunakan data. Misalnya, sebelum bank telah memutuskan untuk memberikan pinjaman, bank menilai kemampuan klien untuk membayar kembali pinjaman. Mempertimbangkan faktor-faktor seperti pendapatan pelanggan, tabungan dan sejarah keuangan, kita bisa. Informasi ini berasal dari data di atas pinjaman.
7. Ramalan
mesin belajar juga dapat digunakan dalam sistem prediksi. Ambil contoh dari pinjaman, untuk menghitung probabilitas default, sistem harus memilah data yang tersedia dalam kelompok. Hal ini didefinisikan oleh satu set standar yang ditetapkan oleh analis. Setelah penyortiran selesai, kita dapat menghitung probabilitas kesalahan. Perhitungan ini dapat dihitung untuk berbagai keperluan di semua sektor. Membuat prediksi adalah salah satu aplikasi terbaik dari mesin belajar.
8. Ekstraksi
Ekstraksi informasi adalah salah satu aplikasi terbaik dari mesin belajar. Ini adalah proses penggalian informasi terstruktur dari data tidak terstruktur. Misalnya, halaman web, artikel, blog, laporan bisnis, dan email. database relasional mempertahankan output yang dihasilkan oleh penggalian informasi. Proses ekstraksi memiliki seperangkat input dan output dokumen sebagai data terstruktur.
9. Regresi
Kami juga dapat menerapkan regresi pembelajaran mesin juga. Dalam regresi, kita dapat menggunakan prinsip-prinsip pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan konfigurasi. Hal ini juga dapat digunakan untuk mengurangi pendekatan kesalahan dan menghitung hasil yang mungkin dekatnya. Kita juga bisa menggunakan mesin belajar untuk mengoptimalkan fungsi. Kita bisa memilih untuk mengubah entri untuk mendapatkan hasil yang berada di dekatnya.
10. Jasa Keuangan
Pembelajaran mesin memiliki potensi besar di sektor keuangan dan perbankan. Ini adalah kekuatan pendorong di balik popularitas jasa keuangan. Mesin belajar kaleng bank, lembaga keuangan membantu untuk membuat keputusan yang lebih cerdas. pembelajaran mesin dapat membantu untuk menemukan jasa keuangan penutupan rekening sebelum hal itu terjadi. Anda juga dapat melacak kebiasaan belanja dari klien. Pembelajaran mesin juga dapat melakukan analisis pasar. Cerdas dapat dilatih untuk melacak kebiasaan konsumen. Algoritma mengidentifikasi tren dengan mudah dan dapat bereaksi secara real time.
Kesimpulan
Singkatnya, kita dapat mengatakan bahwa pembelajaran mesin merupakan terobosan luar biasa dalam bidang kecerdasan buatan. Dan sementara mesin belajar memiliki implikasi menakutkan, penerapan pembelajaran mesin adalah salah satu cara di mana teknologi dapat meningkatkan kehidupan kita.
