فيديو: لماذا يجب على الشركات استخدام التعلم الآلي؟
2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43
التعلم الالي في مجال الأعمال التجارية يساعد في تعزيز قابلية تطوير الأعمال وتحسين العمليات التجارية لـ شركات حول العالم. صناعي الذكاء اكتسبت الأدوات والعديد من خوارزميات تعلم الآلة شعبية هائلة في مجتمع تحليلات الأعمال.
السؤال أيضًا هو ، لماذا نستخدم التعلم الآلي؟
الغرض الرئيسي من التعلم الآلي هو للسماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم تلقائيًا والتركيز على تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكن أن تعلم نفسها أن تنمو وتتغير عند تعرضها لبيانات جديدة. التعلم الآلي هو خوارزمية للذات التعلم إلى فعل أمور.
ثانيًا ، ما هي الشركات التي تستخدم التعلم الآلي؟
- متصفح الجوجل. يعتبر الخبراء أن Google هي الشركة الأكثر تقدمًا في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.
- آي بي إم. منذ زمن بعيد - في التسعينيات - تحدت شركة IBM أعظم لاعب شطرنج في روسيا ، جاري كاسباروف ، في مباراة ضد جهاز الكمبيوتر الخاص بها ديب بلو.
- بايدو.
- مايكروسوفت.
- تويتر.
- Qubit.
- شركة انتل.
- تفاح.
بجانب ما ورد أعلاه ، ما هي مزايا التعلم الآلي؟
واحدة من أكبر مزايا التعلم الآلي الخوارزميات هي قدرتها على التحسن بمرور الوقت. التعلم الالي تعمل التكنولوجيا عادةً على تحسين الكفاءة والدقة بفضل الكميات المتزايدة من البيانات التي تتم معالجتها.
لماذا يعد التعلم الآلي مهمًا في بيئة الأعمال اليوم؟
البيانات هي شريان الحياة للجميع عمل . القرارات التي تعتمد على البيانات تصنع الفارق بشكل متزايد بين مواكبة المنافسة أو التخلف عن الركب. التعلم الالي يمكن أن يكون المفتاح لإطلاق العنان لقيمة بيانات الشركات والعملاء واتخاذ القرارات التي تجعل الشركة في صدارة المنافسة.
موصى به:
لماذا يجب أن تتعلم التعلم الآلي؟
هذا يعني أنه يمكنك تحليل أطنان من البيانات ، واستخراج القيمة واستخلاص البصيرة منها ، ثم الاستفادة من هذه المعلومات لاحقًا لتدريب نموذج التعلم الآلي على التنبؤ بالنتائج. في العديد من المؤسسات ، غالبًا ما يشترك مهندس التعلم الآلي مع عالم البيانات من أجل مزامنة أفضل لمنتجات العمل
ما هو خطأ التعميم في التعلم الآلي؟
في تطبيقات التعلم الخاضعة للإشراف في التعلم الآلي ونظرية التعلم الإحصائي ، يعد خطأ التعميم (المعروف أيضًا باسم الخطأ خارج العينة) مقياسًا لمدى دقة خوارزمية قادرة على التنبؤ بقيم النتائج للبيانات غير المرئية سابقًا
هل التعلم الآلي غير خاضع للإشراف؟
التعلم غير الخاضع للإشراف هو أسلوب تعلم آلي ، حيث لا تحتاج إلى الإشراف على النموذج. يساعدك التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف في العثور على جميع أنواع الأنماط غير المعروفة في البيانات. التكتل والترابط نوعان من التعلم غير الخاضع للإشراف
ما الذي يمكننا استخدام التعلم الآلي من أجله؟
هنا ، نشارك بعض الأمثلة على التعلم الآلي الذي نستخدمه كل يوم وربما لا يكون لدينا أي فكرة عن أنها مدفوعة بواسطة ML. المساعدون الشخصيون الافتراضيون. تنبؤات أثناء التنقل. مراقبة الفيديو. خدمات وسائل التواصل الاجتماعي. تصفية البريد الإلكتروني العشوائي والبرامج الضارة. دعم العملاء عبر الإنترنت. تنقية نتائج محرك البحث
لماذا نحتاج إلى تعلم التعلم الآلي؟
يعد الجانب التكراري للتعلم الآلي مهمًا لأنه نظرًا لأن النماذج تتعرض لبيانات جديدة ، فهي قادرة على التكيف بشكل مستقل. إنهم يتعلمون من الحسابات السابقة لإنتاج قرارات ونتائج موثوقة وقابلة للتكرار ، إنه علم ليس جديدًا - ولكنه علم اكتسب زخمًا جديدًا