Video: Je! ni sekta gani zinazotumia ujifunzaji wa mashine?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2024-01-18 08:29
Wengi viwanda kufanya kazi na data kubwa wametambua thamani ya Kujifunza kwa Mashine teknolojia.
Mafunzo ya Mashine Yanatumika Sana
- Sekta ya Afya.
- Sekta ya Huduma za Kifedha.
- Sekta ya Rejareja.
- Sekta ya Magari.
- Mashirika ya Serikali.
- Viwanda vya Usafiri.
- Viwanda vya Mafuta na Gesi .
Hivi, ni tasnia gani zinazotumia AI?
Kila moja ya yafuatayo viwanda matumizi AI kwa njia za mapinduzi.
Mchanganuo wa viwanda 7 vinavyotumia AI
- Huduma ya afya na dawa.
- Elimu.
- Masoko.
- Biashara ndogo ndogo.
- Uuzaji wa rejareja na e-commerce.
- Mahusiano ya umma (PR)
- Uajiri na rasilimali watu (HR)
Zaidi ya hayo, ni sekta gani zitafaidika zaidi na teknolojia ya mtandao wa neva?
- Sekta 5 ambazo zinategemea sana Akili Bandia na Mafunzo ya Mashine. Ulimwengu unaelekea kwenye teknolojia ya kusoma sauti ya ndani inayoingia akilini mwako, ili kupata uzoefu wa njia bora na ya haraka zaidi ya kukamilisha kazi.
- Usafiri.
- Huduma ya afya.
- Fedha.
- Kilimo.
- Rejareja na Huduma kwa Wateja.
Kwa kuzingatia hili, kujifunza kwa mashine kunaweza kutumika kwa ajili gani?
Kujifunza kwa mashine ni matumizi ya akili bandia (AI) ambayo hutoa mifumo uwezo wa kujifunza na kuboresha kiotomatiki kutokana na uzoefu bila kuratibiwa kwa njia dhahiri. Kujifunza kwa mashine inazingatia uundaji wa programu za kompyuta ambazo unaweza upatikanaji wa data na kutumia wanajifunza wenyewe.
Kujifunza kwa mashine kunawezaje kuboresha biashara?
- Kutoa Huduma ya Wateja Mahususi. Kujifunza kwa mashine kuna uwezo wa kutoa huduma ya mteja iliyobinafsishwa pamoja na kupunguza gharama.
- Taswira ya Data & Ufuatiliaji wa KPI.
- Uboreshaji wa Usimamizi wa Fedha.
- Ubunifu wa Uuzaji na Usimamizi.
- Mchakato wa Kuajiri Umerahisisha & Rahisi.
- Ugunduzi wa Vitendo vya Ulaghai.
Ilipendekeza:
Ni kosa gani la jumla katika ujifunzaji wa mashine?
Katika programu za ujifunzaji zinazosimamiwa katika ujifunzaji wa mashine na nadharia ya ujifunzaji wa takwimu, hitilafu ya jumla (pia inajulikana kama kosa la nje ya sampuli) ni kipimo cha jinsi algoriti inavyoweza kutabiri thamani za matokeo kwa data ambayo haikuonekana hapo awali
Uelekeo wa mfano katika ujifunzaji wa mashine ni nini?
Kutoka Wikipedia, ensaiklopidia ya bure. Katika uchanganuzi wa ubashiri na ujifunzaji wa mashine, kuelea kwa dhana kunamaanisha kuwa sifa za takwimu za kigezo lengwa, ambacho mtindo unajaribu kutabiri, hubadilika baada ya muda kwa njia zisizotarajiwa. Hii husababisha matatizo kwa sababu utabiri huwa si sahihi kadiri muda unavyosonga
Je! ni shida gani ya urekebishaji katika ujifunzaji wa mashine?
Tatizo la urejeshi ni wakati tofauti ya pato ni thamani halisi au inayoendelea, kama vile "mshahara" au "uzito". Mifano nyingi tofauti zinaweza kutumika, rahisi zaidi ni urejeshaji wa mstari. Inajaribu kutoshea data na ndege bora zaidi ambayo hupitia alama
Ni huduma gani ya Azure inaweza kutoa uchanganuzi mkubwa wa data kwa ujifunzaji wa mashine?
Njia ya Kujifunza Maelezo Microsoft Azure hutoa huduma thabiti za kuchanganua data kubwa. Mojawapo ya njia bora zaidi ni kuhifadhi data yako katika Azure Data Lake Storage Gen2 na kisha kuichakata kwa kutumia Spark kwenye Azure Databricks. Azure Stream Analytics (ASA) ni huduma ya Microsoft ya uchanganuzi wa data wa wakati halisi
Ni algorithms gani za uainishaji katika ujifunzaji wa mashine?
Hapa tuna aina za algoriti za uainishaji katika Kujifunza kwa Mashine: Viainishi vya Mistari: Urejeleaji wa Upangiaji, Kiainisho cha Naive Bayes. Jirani wa Karibu. Kusaidia Mashine za Vector. Miti ya Maamuzi. Miti iliyoimarishwa. Msitu wa nasibu. Mitandao ya Neural