ვიდეო: რატომ უნდა გამოიყენონ კომპანიებმა მანქანათმცოდნეობა?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
მანქანათმცოდნეობა ბიზნესში ხელს უწყობს ბიზნესის მასშტაბურობის გაზრდას და ბიზნეს ოპერაციების გაუმჯობესებას კომპანიები დედამიწის გარშემო. ხელოვნური ინტელექტი ინსტრუმენტებმა და მრავალრიცხოვანმა ML ალგორითმმა უზარმაზარი პოპულარობა მოიპოვა ბიზნეს ანალიტიკის საზოგადოებაში.
ასევე კითხვაა, რატომ ვიყენებთ მანქანურ სწავლებას?
მთავარი მიზანი მანქანათმცოდნეობა არის რათა კომპიუტერებმა ავტომატურად ისწავლონ და ფოკუსირდნენ კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ ასწავლონ საკუთარ თავს ზრდა და შეცვლა ახალი მონაცემების ზემოქმედებისას. მანქანათმცოდნეობა არის ალგორითმი თვითმმართველობისთვის სწავლა რომ კეთება ნივთები.
მეორეც, რომელი კომპანიები იყენებენ მანქანურ სწავლებას?
- Google. Google ექსპერტების მიერ მიჩნეულია ყველაზე მოწინავე კომპანიად ხელოვნური ინტელექტის, მანქანათმცოდნეობის და ღრმა სწავლის სფეროში.
- IBM. დიდი ხნის წინ - 1990-იან წლებში - IBM-მა დაუპირისპირდა რუსეთის უდიდეს მოჭადრაკეს, გარი კასპაროვს, მატჩში თავისი Deep Blue კომპიუტერის წინააღმდეგ.
- ბაიდუ.
- მაიკროსოფტი.
- Twitter.
- კუბიტი.
- ინტელი.
- Apple.
ზემოაღნიშნულის გარდა, რა არის მანქანური სწავლის უპირატესობა?
ერთ-ერთი ყველაზე დიდი მანქანათმცოდნეობის უპირატესობები ალგორითმები არის მათი უნარი გაუმჯობესდეს დროთა განმავლობაში. მანქანათმცოდნეობა ტექნოლოგია, როგორც წესი, აუმჯობესებს ეფექტურობას და სიზუსტეს მონაცემთა მუდმივად მზარდი რაოდენობის დამუშავების წყალობით.
რატომ არის მანქანური სწავლება მნიშვნელოვანი დღევანდელ ბიზნეს გარემოში?
მონაცემები არის ყველა ადამიანის სიცოცხლე ბიზნესი . მონაცემებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილებები სულ უფრო და უფრო განასხვავებს კონკურენციის შენარჩუნებას ან უფრო ჩამორჩენას შორის. მანქანათმცოდნეობა შეიძლება იყოს გასაღები კორპორატიული და მომხმარებელთა მონაცემების ღირებულების გასახსნელად და გადაწყვეტილებების მიღებაში, რომლებიც კომპანიას კონკურენციაზე უსწრებს.
გირჩევთ:
რატომ უნდა ისწავლოთ მანქანათმცოდნეობა?
ეს ნიშნავს, რომ თქვენ შეგიძლიათ გააანალიზოთ უამრავი მონაცემი, ამოიღოთ მნიშვნელობა და მიიღოთ ინფორმაცია მისგან და მოგვიანებით გამოიყენოთ ეს ინფორმაცია მანქანური სწავლების მოდელის მოსამზადებლად შედეგების პროგნოზირებისთვის. ბევრ ორგანიზაციაში მანქანათმცოდნე ინჟინერი ხშირად თანამშრომლობს მონაცემთა მეცნიერთან სამუშაო პროდუქტების უკეთესი სინქრონიზაციისთვის
რატომ არ უნდა დაეყრდნოთ SpellCheck-ს, როგორც დოკუმენტის შემოწმების ერთადერთ მეთოდს?
ეს იმიტომ ხდება, რომ მართლწერის შემმოწმებლებს შეუძლიათ ამოიცნონ მხოლოდ სიტყვების სწორად დაწერა და არა სწორად გამოყენების შემთხვევაში. როგორც ითქვა, მართლწერის შემოწმება არის მოსახერხებელი ინსტრუმენტი და, შესაბამისად, არ უნდა იყოს მთლიანად მიტოვებული. თუმცა, მწერლები უნდა იყვნენ გაფრთხილებული, არ დაეყრდნონ მას, რათა დაიჭირონ ყველა შეცდომა
რატომ უნდა ვისწავლო გოლანგი?
Go შეიძლება გამოყენებულ იქნას დაბალი დონის ამოცანებისთვის მაღალი დონის API-მდე. მას აქვს მყარი სპეციფიკაცია, შესანიშნავი სტანდარტის lib, ის სწრაფია, იკრიბება მშობლიურ ბინარებში, სტატიკურად აკრეფილი, აბსტრაქტებს მეხსიერების მართვას, ის გააკეთებს თქვენს BBQ-ს. მე შემიძლია მხოლოდ გითხრათ, რატომ გავაკეთე ეს და ეს ეხება სხვა პროგრამირების ენებსაც
რატომ უნდა გადახედოთ ჟურნალებს რეგულარულად და როგორ უნდა მართოთ ეს ამოცანა?
უსაფრთხოების თვალსაზრისით, ჟურნალის მიზანია იმოქმედოს როგორც წითელი დროშა, როდესაც რაღაც ცუდი ხდება. ჟურნალების რეგულარულად გადახედვა დაგეხმარებათ თქვენს სისტემაზე მავნე თავდასხმების იდენტიფიცირებაში. სისტემების მიერ გენერირებული ჟურნალის მონაცემების დიდი რაოდენობის გათვალისწინებით, არაპრაქტიკულია ყველა ამ ჟურნალის ხელით გადახედვა ყოველდღე
როგორ მუშაობს მანქანათმცოდნეობა დუიმებზე?
Deep Learning For Dummies Machine Learning არის ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაცია, რომელსაც შეუძლია ავტომატურად ისწავლოს და გაუმჯობესდეს გამოცდილებიდან, ამის გასაკეთებლად მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. მანქანური სწავლისას, ალგორითმები იყენებენ სასრულ ნაბიჯების სერიას პრობლემის გადასაჭრელად მონაცემთა სწავლის გზით