머신 러닝이 인기 있는 이유

머신 러닝이란? 기계는 어떻게 배울 수 있는가? 기계에는 배울 수 있는 두뇌가 없어요! 아니면 그런가요?

그런 말을 들었을 때 당신의 마음도 호기심으로 쩔쩔매는가?

머신러닝은 인공지능(AI)의 응용이다.

ML이 제공하는 시스템은 과거의 경험에서 자동으로 학습하고 개선할 수 있는 기능을 가지고 있습니다.

그래서, 그들은 명시적으로 프로그램되지 않고 공연을 할 수 있습니다.

그것은 데이터에 접근하고 그것을 스스로 학습하기 위해 사용할 수 있는 컴퓨터 프로그램의 개발에 초점을 맞추고 있다.

간단히 말해서, 이 컴퓨터 과학 분야는 컴퓨터가 명시적으로 프로그램되지 않고 배울 수 있는 능력을 제공한다.

그것은 작업을 수행하기 위해 훈련될 수 있는 알고리듬을 제공한다.

머신러닝이 인기 있는 이유

• 현대의 도전은 본질적으로 "고차원적"이다.
• 풍부한 데이터 소스를 통해 고차원 공간에서 문제를 해결하는 모델을 구축하는 것이 중요하다.
• 이를 통해 모델을 작업 소프트웨어에 통합할 수 있습니다. 업계가 요구하는 제품 종류를 지원한다.

또한 검색어의 인기를 추적하는 구글 트렌드는 머신 러닝에 대한 검색이 인공지능에 대한 검색 속도를 앞지르려고 한다고 암시한다.

머신러닝은 교과서를 넘어 미래를 혁신하는 혼란을 일으키고 있다.

이제 머신 러닝이 인기를 얻고 있는 이유를 자세히 알아보겠습니다.

1. 정형 및 비정형 데이터 정렬

오늘은 IoT로 인해 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

이메일, 소셜 네트워킹, 블로그, 팟캐스트 또는 그 밖의 다른 소스에서 나오는 모든 정보나 데이터를 관리하는 것은 불가능하다.

또한 이러한 정보를 체계적인 방식으로 유지하기 위해서는 추세를 따라가고 경쟁력을 확보하는 것도 필요합니다.

유용한 콘텐츠를 놓치는 것과 같은 실수가 발생하면 기업은 재산을 잃을 수 있습니다.

아무도 그 아이디어가 어디서 나와 당신을 공격할 수 있는지 모른다.

예를 들어: 제니퍼 로페즈의 그래미상은 구글이 이미지 검색 기능을 고안하도록 영감을 주었다.

마케팅 담당자들에게 최고의 콘텐츠를 찾고 추적해야 하는 스트레스는 매우 현실적이다.

그러나 기계 학습 방법은 그들에게 구세주입니다.

이는 정보 과부하를 극복하기 위해 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 찾고 추천하는 도구를 제공하는 데 도움이 된다.

이 데이터의 출처는 무엇입니까?

이는 디지털 풋프린트 때문에 발생합니다(이것은 탄소 풋프린트와 관련이 없습니다. 만약의 경우를 대비해서).

이것에 대해 이야기하기 전에, 우리는 디지털화를 위한 정부와 모바일 데이터를 위한 지오에게 감사할 수 있습니다.

데이터가 너무 많이 소비됨에 따라 두 가지 유형의 풋프린트가 출시됩니다.

수동 디지털 풋프린트

수동적 풋프린트는 사용자가 이러한 일이 종종 발생한다는 것을 알지 못한 채 사용자로부터 정보를 수집할 때 형성된다.

생생한 디지털 발자국은 사용자가 소셜 미디어 사이트를 사용하거나 웹 사이트를 사용하여 자신에 대한 정보를 의도적으로 공유한 곳이다.

생생한 디지털 발자국은 사용자가 소셜 미디어 사이트를 사용하거나 웹 사이트를 사용하여 자신에 대한 정보를 의도적으로 공유한 곳이다.

이 유형의 풋프린트는 온라인 데이터베이스에 "히트"로 저장됩니다.

사용자의 IP 주소를 추적합니다.

이를 통해 데이터가 생성된 날짜와 시간, 데이터가 어디서 생성되었는지에 대한 보류 상태를 유지할 수 있습니다.

이 풋프린트는 파일에 저장할 수 있으며, 관리자가 액세스 할 수 있습니다.

그러면 누가 수행한 작업인지 확인하지 않고 시스템에서 수행된 작업을 볼 수 있습니다.

액티브 디지털 풋프린트

액티브 디지털 풋프린트는 개인 데이터가 의도적으로 공개될 때 생성되는데, 이는 자신의 행동이 기록된다는 것을 인지한다는 것을 의미한다.

이것은 웹사이트나 소셜 미디어 플랫폼을 통해 자신에 대한 정보를 공유하기 위한 목적으로 행해진다.

머신러닝은 스마트하고 상대방이 많은 정보를 수집해 결론을 내리는 것은 매우 간단하다.

간단한 검색 엔진을 사용하여 해당 개인의 많은 정보를 수집할 수 있습니다.

수동 디지털 풋프린트의 예로는 사용자가 온라인에 접속하고 지식이 웹 데이터베이스에 저장되는 경우가 있다.

2. 권장사항에 대한 풍부한 데이터 도움말

"이제 고차원 공간에서 문제를 해결하는 모델을 구축할 수 있는 풍부한 데이터 소스를 확보했습니다."

우리는 그 문제에 대해 모두 유튜브(Netflix, Hotstar 또는 Television을 시청한다.

어린 시절, 나는 TV와 내가 좋아하는 프로그램이 비슷하고 내가 좋아하는 프로그램이 모두 방송된다고 생각하곤 했다.

데이터가 그 배경인 줄은 거의 몰랐습니다.

풍부한 자료와 함께, 감독이 쇼를 만들 생각을 하기 전에는 사람들이 좋아하고 싫어한다는 것을 모두 염두에 두었다.

현재 풍부한 데이터와 수집 및 저장 중인 데이터가 있습니다.

"정보 과부하"가 발생하고 있으며, 품질은 모든 사람들이 찾고 있는 것입니다.

이메일, 소셜 네트워킹, 블로그, 팟캐스트(그리고 끝없는 목록)에서 시작하여 매일 스팸 메일을 보내는 수많은 정보.

다 같이 따라가는 것은 불가능하다. 하지만, 더 이상은 아니야.

이제 더 이상 유용한 콘텐츠를 놓칠 염려와 최고의 콘텐츠를 찾고 추적해야 하는 스트레스에 대한 걱정은 없을 것입니다.

머신 러닝 방법을 사용하면 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 찾고 권장하는 도구가 제공됩니다.

이제 여러분은 정보 과부하를 극복하고, 모든 것이 정리되었기 때문에 뒷전으로 물러날 수 있습니다(데이터:P를 말하는 것입니다).

3. 정량화된 자신?

스마트워치와 핏비트 시대에 카시오는 살아남을 수 없다.#펀 의도됨, 두 번 읽으면 뜻을 알 수 있습니다.)

정량화된 자가 추적 기능을 통해 사용자의 건강을 추적할 수 있습니다.

일상적인 데이터가 수집되고 있습니다.

심장박동(Wow!), 호흡, 스텝과 같은 생물학적 정보로부터 여러분이 말하는 대화와 단어와 같은 상호작용(Mind is blow:O)과 같은 일상적인 정보는 기록으로 남습니다.

모바일은 주변 지역의 방향, 위치, 오디오 및 비디오를 모니터링할 수 있는 센서로 구성되어 있습니다(이 위치 기능은 마음에 들지 않을 수 있지만 부모님이 좋아하시나 봅니다. 하하!).

이러한 데이터 스트림은 사람, 위치 및 조직과 같은 결합 지점에서 충족될 수 있으며, 아직 구상되지 않은 질문에 답변할 수 있습니다.

이것이 머신러닝이 인기 있는 주요 이유 중 하나이다.

4. 동기부여가 필요한가?

제 말을 못 믿으시겠지만, 여러분의 정신 상태는 해결될 수 있습니다.

위치(집, 사무실 또는 전 세계)에 상관없이 여러분은 자극적인 개입을 받게 될 것입니다.

여러분은 고무적인 표적 행동을 얻을 것이기 때문에 그것을 하지 않을 수 없습니다.

이를 통해 효율성, 효율성 또는 생산성 같은 목표를 최적화할 수 있습니다.

이 방법을 사용하면 서로 다른 것처럼 보이는 대량의 데이터를 사용하여 복잡한 문제를 모델링할 수 있습니다.

5. 풍부한 컴퓨팅

기계 학습은 계산이 풍부하고 저렴하기 때문에 인기가 있다.

풍부하고 값싼 계산은 우리가 수집하고 있는 지식의 풍부함을 유발했고 따라서 기계 학습 방법의 능력 증가를 가져왔다.

이것이 종종 풍부한 지식이 있는 이유이고 우리가 더 강력한 기계 학습 방법을 사용할 수 있는 이유입니다.

이 풍부한 계산은 또한 익숙한 시스템들을 쓸 수 있다는 것을 의미합니다.

계산을 많이 하면 혼란, 좌절, 해결책이 없다.

계산이 풍부하고 값이 싼 것은 사실입니다.

아리 아바타도 될 수 있고, 풍요로움으로 구조기술을 습득할 수 있습니다.

세상은 변했고 탐험해야 할 것이 많다.

강력한 컴퓨터를 사용하면 1센트 단위로 대여하고 방대한 데이터 세트에 대한 대규모 실험을 실행할 수 있습니다.

이를 통해 알고리즘의 장기 실행을 위한 스크립트와 프로그램을 작성할 필요가 없습니다.

이제 어떤 알고리즘이 더 나은지, 어떤 매개 변수를 고려해야 하는지 등 어떤 질문에 답할지에 대해 고민할 필요가 없습니다.

여러분은 스크립트나 프로그램을 작성하고 실험을 밤새 실행할 수 있습니다.

그래서 여러분이 진정하거나 일하는 동안, 여러분은 컴퓨터가 말을 하도록 할 수 있습니다.

이제 시스템이 예전보다 더 많은 기능을 수행합니다.

머신 러닝은 핵심 활동에서 벗어나 능동적으로 사이폰 사이클에 맞춰 시스템을 설계할 수 있을 정도로 모든 것을 저렴하게 만들었다.

6. 머신 러닝은 미래입니다.

테크노크라트들도 이미 인지하고 있었지만, 이제는 사용자들도 인지하고 있다.

그 분야는 지난 10년 동안 많이 성숙해졌고, 지난 몇 년 동안 많이 바뀌었다.

우리는 머신러닝이 인공지능의 두뇌 역할을 한다는 것을 알고 있습니다.

그것은 데이터나 경험으로부터 배운 방법들의 집합이었다.

유전 알고리즘과 군집 지능은 그들의 환경에서 배우는 방법으로 여겨졌다.

성숙도는 해당 분야의 방법에 대한 통계적 및 확률적 토대를 촉진했다.

이제 머신 러닝의 성숙이 우리에게 가져다주는 요지는 머지않아 머지않아 메인스트림 분야가 될 것이고 사람들은 머시닝 학습에 의존하게 될 것이라는 것입니다.

인공지능이 세계 경제를 변화시킬 것이고, AI 일자리는 수요가 많다.

AI 교육을 받는 것은 도전적이며 끈기와 개인적인 진취성이 요구된다.

AI 경력은 미래에도 유효하며, 이는 장기적으로는 잘 살아남을 수 있다는 것을 의미한다.

인도와 전 세계에 걸쳐, 다른 직업과 비교했을 때, 머신러닝의 좋은 기회가 있습니다.

2022년까지 AI와 ML에 230만 개의 일자리가 생길 것입니다.

ML 엔지니어들은 포브스에 따르면 865,257명의 높은 연봉을 받고 있습니다.

요약

자, 여러분은 머신러닝이 인기 있는 이유를 알고 있습니다.

그것은 공부하기에 매우 매력적인 분야이다.

그 분야는 정체성과 방법, 도구의 측면에서 모두 성숙해졌기 때문에 다양한 선택권을 가지고 있고 따라서 일자리의 지평이 높아졌다.

그 외에도, 그것을 인기 있게 만드는 것은 배울 수 있는 자료가 풍부하다는 것입니다.

게다가, 그 방법들을 실행하기 위한 풍부한 계산법이 있다.

이 모든 것이 밝은 들판이 되고 우러러볼 수 있는 들판이 됩니다!