Servqual-modell és gépi tanulási algoritmus egy alkalmazásban

A Servqual modellen kívül ez a bejegyzés elmagyarázza, mi a gépi tanulás, egy olyan algoritmus, amely javítja az összes alkalmazás pontosságátgépi tanulás (gépi tanulás) úgy definiálható, mint a algoritmus kategória amely lehetővé teszi a alkalmazásai szoftver pontosabbak az eredmények előrejelzésében anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Ennek a tanulásnak az alapja az olyan algoritmusok felépítése, amelyekben bemeneti adatok fogadhatók, és lehetővé teszik az eredmények előrejelzését szolgáló statisztikák elemzését, miközben frissítik azokat, amint új adatok állnak rendelkezésre.

Ennek a tanulásnak a folyamatai az adatbányászati ​​és prediktív modellező szolgáltatáshoz hasonlítanak

A folyamatokat részt vesznek a gépi tanulásban hasonló az adatbányászathoz és a prediktív modellezéshez. Mindkettőhöz az adatok között kell keresni a minták kereséséhez, és ennek megfelelően módosítani kell a program műveleteit. Sokan ismerik a gépi tanulást az online vásárlás és a vásárlással kapcsolatos hirdetések fogadása során. Ez azért történik, mert az ajánlómotorok gépi tanulást használnak az online hirdetések személyre szabásához, közel valós időben.

A személyre szabott marketingen túl más gyakori gépi tanulási felhasználási esetek ide tartozik a csalásészlelés, a levélszemétszűrés, a hálózati biztonsági fenyegetések észleléseprediktív karbantartása és létrehozása táplálja hírekről.

Hogyan működik a gépi tanulás

Gyakran gépi tanulási algoritmusok felügyeltnek vagy nem felügyeltnek minősülnek. A felügyelt algoritmusokhoz gépi tanulási készségekkel rendelkező adattudósra vagy adatelemzőre van szükség ahhoz, hogy biztosítsa a kívánt bemenetet és kimenetet, valamint információkat adjon az előrejelzések pontosságáról az algoritmus betanítása során. Az adattudósok határozzák meg azokat a változókat vagy jellemzőket, amelyeket a modellnek elemeznie kell, és előrejelzések kidolgozásához használnia kell. A képzés befejeztével az algoritmus a tanultakat alkalmazza az új adatokra.

A nem felügyelt algoritmusokat nem kell betanítani a kívánt eredményadatokra. Ezeket pedig neurális hálózatoknak nevezhetjük, és összetettebb feldolgozási feladatokra használják, mint a felügyelt tanulási rendszereket. Bennük találhatók beleértve a képfelismerést, a beszéd-szövegké alakítást és a természetes nyelv generálását.

Ezek a neurális hálózatok a tanítási adatok milliónyi példájának elemzésével működnek, és automatikusan azonosítják a sok változó közötti gyakran finom összefüggéseket. A betanítás után az algoritmus felhasználhatja asszociációs bankját az új adatok értelmezésére. Ezek az algoritmusok csak a korban váltak megvalósíthatóvá nagy adatmivel hatalmas mennyiségű képzési adatot igényelnek.

Példák a minőségi gépi tanulásra

Ő A gépi tanulást manapság számos alkalmazásban használják. Az egyik legismertebb példa a Hírcsatorna nak,-nek Facebook. Ez az eszköz gépi tanulást használ a takarmány minden tagjának. Ha egy tag abbahagyja a gyakori görgetést, hogy elolvassa vagy kedvelje egy bizonyos barátja bejegyzéseit, Hírcsatorna korábban kezdi megjeleníteni az adott barát tevékenységét takarmány.

A színfalak mögött a szoftver egyszerűen statisztikai elemzést és prediktív elemzést használ a felhasználói adatok mintáinak azonosítására, és ezeknek a mintáknak a kitöltésére. Hírcsatorna. Ha a tag már nem hagyja abba az olvasást, adja meg mint vagy kommenteljen egy barát bejegyzéseit, az új adatok bekerülnek az adatkészletbe, és a hírfolyam ennek megfelelően módosul.

gépi tanulás is üzleti alkalmazások sorozatába lép be. Az ügyfélkapcsolat-kezelési (CRM) rendszerek tanulási modelleket használnak az e-mailek elemzéséhez, és az értékesítési csapat tagjainak elsőként válaszolnak a legfontosabb üzenetekre. A legfejlettebb rendszerek még potenciálisan hatékony válaszokat is javasolhatnak.

Vannak szolgáltatók üzleti intelligencia (BI) vagy analitika, amely ezt a tanulást használja a szoftver hogy segítse a felhasználókat a fontos adatpontok automatikus azonosításában. A humánerőforrás-rendszerek tanulási modelleket használnak a hatékony alkalmazottak jellemzőinek azonosítására, és erre a tudásra támaszkodva megtalálják a legjobb jelölteket a nyitott pozíciókra.

A gépi tanulás fontos szerepet játszik a vezető nélküli autókban is. A mélytanuló neurális hálózatokat objektumok azonosítására és az optimális cselekvések meghatározására használják, hogy biztonságosan elvezessék a járművet a jövőbe.

A virtuális asszisztens technológiáját a gépi tanulás is hajtja. Az intelligens asszisztensek különféle mély tanulási modelleket kombinálnak a természetes beszéd értelmezésére, hozzák a megfelelő kontextust, például a felhasználó személyes ütemtervét vagy előre meghatározott preferenciáit, és végrehajtanak egy műveletet, például repülőjegy-foglalást vagy útbaigazítást.

A gépi tanulási algoritmusok típusai

Ahogy a gépi tanulásnak szinte korlátlan felhasználási területe van, úgy a gépi tanulási algoritmusokban sincs hiány. A legegyszerűbbtől a legbonyolultabbig terjednek. Néhány sorban lejjebb a leggyakrabban használt modellek részletezése látható.

A gépi tanulási algoritmusok ezen osztálya magában foglalja a korreláció azonosítását, általában két változó között, és ennek a korrelációnak a felhasználását a jövőbeli adatpontok előrejelzésére.

• • Döntési fák. Ezek a modellek bizonyos műveletekre vonatkozó megfigyeléseket használnak, és meghatározzák a kívánt eredmény eléréséhez vezető optimális utat.

• • A K-csoportosulást jelent. Ez a modell meghatározott számú adatpontot meghatározott számú klaszterbe csoportosít hasonló jellemzők alapján.

• • neurális hálózatok. Ezek a mély tanulási modellek nagy mennyiségű betanítási adatot használnak fel számos változó közötti összefüggések azonosítására, hogy megtanulják, hogyan kell feldolgozni a bejövő adatokat a jövőben.

• • Megerősítő tanulás. A mély tanulás ezen területe olyan modelleket foglal magában, amelyek egy folyamat befejezésére irányuló számos kísérleten át ismétlődnek. A kedvező eredményeket hozó lépéseket díjazzák, a nem kívánt eredményeket hozó lépéseket pedig büntetik, amíg az algoritmus meg nem tanulja az optimális folyamatot.

A gépi tanulás jövője

Míg a gépi tanulási algoritmusok évtizedek óta léteznek, a mesterséges intelligencia térnyerésével újabb népszerűségre tettek szert. A mélytanulási modellek különösen a mélytanulás napjaink legfejlettebb alkalmazásait teszik lehetővé.

Hogyan tervezi cége a gépi tanulás megvalósítását?

A gépi tanulási platformok a vállalati technológia legversenyképesebb színterei közé tartoznak, és a legtöbb jelentős szolgáltatók, köztük a nagy tőzsdén jegyzett technológiai társaságok nasdaq és mások versengenek a gépi tanulási tevékenységek spektrumát lefedő platformszolgáltatásokra való előfizetésért, beleértve az adatgyűjtést és adat-előkészítést, a modellépítést, a képzést és az alkalmazások telepítését.

Ahogy a gépi tanulás egyre fontosabbá válik az üzleti műveletek szempontjából, és a mesterséges intelligencia egyre gyakorlatiasabbá válik a vállalati környezetekben, a gépi tanulási platformok háborúja tovább fokozódik.

A A mély tanulással és a mesterséges intelligenciával kapcsolatos folyamatos kutatások egyre inkább az általánosabb alkalmazások fejlesztésére irányulnak. A jelenlegi mesterséges intelligencia modellek alapos képzést igényelnek egy rendkívül optimalizált algoritmus létrehozásához a feladat végrehajtásához. Egyes kutatók azonban olyan módszereket kutatnak, amelyekkel a modelleket rugalmasabbá tehetik, és képesek legyenek az egy feladatból tanult kontextust alkalmazni a jövőbeli, különböző feladatokra.

A tanulás kihívásai és korlátai

A gépi tanulás két legnagyobb történelmi (és folyamatos) problémája túlzott kiigazítással jártak (amelyben a modell torzítást mutat a betanítási adatok felé, és nem általánosít új adatokra, azaz véletlenszerű dolgokat tanul meg, amikor új adatokra tanít) és dimenziós (több jellemzőt tartalmazó algoritmusok magasabb/több dimenzióban működnek, ami megnehezíti a megértést az adat). A kellően nagy adatkészlet elérése bizonyos esetekben szintén komoly problémát jelentett.

Amikor egy tanulási algoritmus nem működik, gyakran a leggyorsabb út a sikerhez az, ha több adatot táplál be a gépbe, amelynek elérhetősége ma már jól ismert a mélytanuló gépek és algoritmusok fejlődésének elsődleges motorjaként az utóbbi időben. Ez azonban méretezhetőségi problémákhoz vezethet, ahol több adatunk van, de nincs időnk megtanulni, hogy az adatok továbbra is problémát jelentenek.

Az idő nagy részében, ha az algoritmusok nem működnek jól, az a betanítási adatokkal kapcsolatos probléma miatt van (azaz elégtelen mennyiségek/elferdített adatok, zajos adatok, vagy az adatok nem megfelelő jellemzői a döntéshozatalhoz).

Ő gépi tanulás intelligenciaalkalmazásnak tekintik, amely minden rendszer számára lehetővé teszi a nyomon követést tanulás és automatikusan javul a tapasztalat alapján anélkül, hogy kifejezetten programoznák. Ez a tanulás mindig olyan számítógépes programok fejlesztésére irányul, amelyekben az adatok elérhetők és önálló tanulásra használhatók. A Servqual modellen, a szolgáltatás minőségének értékelésén kívül a weboldal mindenféle lehetőséget kínál információmint ebben a bejegyzésben, arról, hogy mi az gépi tanulás.