Co to jest Machine Learning? - Definicja

Machine Learning, znane również jako uczenie maszynowe, to rewolucyjna technologia, która umożliwia komputerom naukę z doświadczenia i poprawianie swojej wydajności w analizowaniu danych i wykonywaniu zadań.

W świecie biznesu, gdzie dane są nowym złotem, uczenie maszynowe przekształca sposób podejmowania decyzji, automatyzacji procesów i zdobywania przewagi konkurencyjnej.

Jak działa Machine Learning?

Machine Learning działa przez analizowanie dużych ilości danych i identyfikowanie wzorców lub trendów. Na przykład, algorytmy uczenia maszynowego mogą nauczyć się przewidywać, które transakcje są podejrzane jako oszustwa finansowe, analizując tysiące wcześniejszych przypadków. Kluczową zaletą jest to, że im więcej danych algorytm przeanalizuje, tym dokładniejsze stają się jego przewidywania.

Czym się zajmuje Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer to osoba, która tworzy modele uczenia maszynowego, które automatycznie analizują dane i uczą się z nich. Inżynierowie ci pracują z dużymi zestawami danych, wykorzystują różne techniki do tworzenia precyzyjnych modeli, które mogą na przykład pomóc firmom w identyfikacji trendów zakupowych klientów lub optymalizacji łańcuchów dostaw.

Jakie są najpopularniejsze modele Machine Learning?

W biznesie istnieje wiele modeli uczenia maszynowego, ale niektóre z najbardziej rozpowszechnionych to:

Czym jest klasyfikacja w Machine Learning?

Klasyfikacja to metoda uczenia maszynowego, która polega na przypisywaniu kategorii lub etykiet do danych. Przykładem zastosowania klasyfikacji jest filtrowanie spamu, gdzie e-maile są klasyfikowane jako „spam” lub „nie spam”. Modele klasyfikacji uczą się na podstawie historycznych danych i mogą stosować te nauki do nowych, nieznanych danych w celu przewidzenia, do której kategorii należą.

Jak sobie radzić z brakującymi wartościami tworząc model Machine Learning?

Brakujące wartości mogą skutecznie zakłócić dokładność modelu uczenia maszynowego. Sposoby radzenia sobie z nimi to:

Usuwanie rekordów lub funkcji z brakującymi danymi - prosty, ale czasami niewystarczający sposób.
Wypełnianie brakujących wartości - na przykład użycie średniej, mediany lub najczęściej występującej wartości.
Przewidywanie brakujących wartości - za pomocą innego modelu uczenia maszynowego.
Użycie algorytmów, które tolerują brak danych - niektóre techniki uczenia maszynowego mogą radzić sobie z niekompletnymi zestawami danych.

Jak tworzyć modele Machine Learning w Google Cloud?

Google Cloud oferuje narzędzia takie jak BigQuery ML, AutoML i Vertex AI, które umożliwiają skalowalne tworzenie, szkolenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Z Google Cloud, użytkownicy mogą korzystać z usług zarządzanych, które upraszczają proces tworzenia modeli ML, oferując jednocześnie dostęp do zaawansowanych narzędzi dla doświadczonych inżynierów i analityków danych. To pozwala firmom szybko wdrażać modele uczenia maszynowego i skalować je zgodnie z potrzebami.

Uczenie maszynowe przekształca sposób, w jaki firmy podejmują decyzje, wdrażają innowacje i konkurują na rynkach. To nie tylko technologia przyszłości, ale narzędzie, które już teraz wpływa na sukcesy przedsiębiorstw na całym świecie.

Powiązane pojęcia

Te artykuły mogą Cię zainteresować

Dashboard analityczny

Podsumowanie Rekomendacji Biur Maklerskich w Looker Studio i BigQuery

28 sierpnia, 2023

Tutorial

Jak obliczać wskaźniki techniczne w BigQuery za pomocą SQL – średnie kroczące, RSI, MACD

3 września, 2023