Mis on masinõpe?

Masinõpe on tehisintellekti osa, mis kuulub andmeteaduse alamkategooriasse. Põhimõtteliselt on see kunstlike teadmiste genereerimine masina või süsteemi kogemusest. Olemasolevatele andmetele ja algoritmidele tuginedes peaksid IT-süsteemid ära tundma mustreid ja seadusi ning iseseisvalt välja töötama probleemile sobiva lahenduse.

Machine Learning

Kasutusjuhtum: Optimeeritud tankimine

Autosõitja sõidustiilist oleneb, millise sagedusega tuleb kütusepaaki täita. Mõned inimesed täidavad autopaagi alles tühjaks saamise lähenedes ja teised teevad seda juba, kui arvesti näidik on alles “½”. Sellest tulenevalt saame arvutada inimese harjumuse täiteprofiili ja kasutada monitori soovitusi saamaks infot lähedalasuvate bensiinijaamade kohta, et aidata juhil raha kokku hoida. Pikemas perspektiivis oleks võimalik teha koostööd ka kohalike teenindusjaamadega ja näiteks esitada oma pakkumisi otse kasutajatele. Sel viisil saab teha ettepanekuid ka teel olevate odavate teenindusjaamade või restoranide kohta.

Machine Learning - Refuel Behaviour

Kasutusjuhtum: põhjalikud teleri vaatamise analüüsid

Kaasaegseid tehnoloogiaid, näiteks masinõpet, saab kasutada perekonna tüüpilise televisioonikäitumise põhjalikuks analüüsimiseks. Seda näiteks telerisse paigaldatud seadme abil, mis kasutab silma jälgimise süsteemi, et tuvastada, kas ja kui paljud tarbijad tegelikult aktiivselt telerit vaatavad ning hiljem on analüüsi tulemus võimalik salvestiste abil kindlaks teha. Kogutud andmete põhjal saab harjumuslikke mustreid analüüsida ja kasutada tulemust ennustavalt üksikute reklaamsaadete planeerimise jaoks. Näiteks, kui 10-aastane tüdruk jälgib tähelepanelikult teleriekraani, siis milleks esitada selle perioodil pesuvahendi reklaami? Sel juhul oleks reklaam, mis on suunatud just sellele nooremale sihtrühmale ilmselt palju tõhusam?

Machine Learning

 

Meie kogemus: Masinõpe ja PostgreSQL

Kui andmed genereeritakse ülalkirjeldatud näidete järgi, on kogutud andmete hulk massiline. Sageli lihtsalt „visatakse“ need tohutud andmemahud maatriksisse ja pärast on vaja lisaks suurele ajamahukusele ka väga head mälu, et neid andmekogumeid masinõppeprotsessiks ette valmistada. Seetõttu, miks mitte kohe PostgreSQL-is andmeid ette valmistada? Kokkuvõttes säästab see aega ja raha, on palju paindlikum ja hõlpsamini teostatav.
Loe kuidas valmistada ette enda PostgreSQL andmebaas masinõppe jaoks sellest blogipostitusest.

Loe edasi;

 

Lisateave Loe rohkem kuidas toimib Kmeans algoritm Teie PostgreSQL andmebaasis.

Loe edasi >>

 

Stiimulõpe Loe rohkem, kuidas stiimulõppe algoritid töötavad.d sellest blogipostitusest. >>[/button]

Loe edasi >>

 

PGNeural – Tehisintellekt PostgreSQL-is

PGNeural on mõeldud lihtsustamaks masinõppe professionaalset kasutuselevõtmist PostgreSQL andmebaasides. See on CYBERTECi poolt välja töötatud toode, mis sisaldab arvukalt algoritme ja protseduure, mida saab kasutada otse PostgreSQL-is (nt Kohoneni võrk, tugivektorimasinad jne). PGNeural toetab Teid andmeteaduse rakendamisel Teie PostgreSQL andmebaasis ja lihtsustab sellega alustamist.

PGNeural >>

 

Kuluefektiivne Back-Up Meetod

Kas teadsite, et saate kasutada masinaõpet PostgreSQL-i andmebaasis varunduste ökonoomseks käitamiseks? Loe rohkem meie tasuta whitepaper-ilt “Masinõppe kasutamine andmete varundamiseks kuluefektiivsel viisil”!

Laadige alla Whitepaper >>

CYBERTEC koolitused

Kui soovite masinõppest rohkem teada, olete oodatud registreerima meie 5-päevasele kursusele “Future Technology: Machine Learning“.Kursus on mõeldud tehnilistele analüütikutele või keskastme juhtidele, kes soovivad omandada enda esimesed teadmised masinõppest. Python.

Registreeru kohe! >>

Professionaalne abi

Võtke meiega ühendust, et konsulteerida, kuidas CYBERTEC saab Teid aidata PostgreSQL-il põhineva andmeteaduse rakendamisel. Me pakume kiiret teenindust, profesionaalset tööd ja 20 aastast PostgreSQL kogemust.

Võta meiega ühendust >>