Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest częścią sztucznej inteligencji, które są podkategoriami Data Science. Zasadniczo chodzi o generowaniu sztucznej wiedzy z doświadczenia maszyny lub systemu.
Właśnie w oparciu o istniejące dane i algorytmy systemy IT powinny rozpoznawać wzorce i prawa oraz niezależnie opracowywać właściwe rozwiązania.

Machine Learning

Przykład zastosowania: Zoptymalizowane tankowanie

Zachowanie kierowcy podczas jazdy może wskazywać, kiedy ma on tendencję do tankowania samochodu. Na przykład, niektóre osoby tankują, gdy zbiornik paliwa jest pusty – inni klienci już tankują ponownie, gdy wskaźnik paliwa jest ustawiony na „½”. Więc masz możliwość obliczyć indywidualny profil tankowania i użyć monitora, aby zasugerować tanią stację benzynową w pobliżu kierowcy, żeby pomóc mu zaoszczędzić pieniądze. W perspektywie długoterminowej byłoby również możliwe znalezienie lokalnych partnerów biznesowych i, na przykład, przedstawienie ich specjalnych ofert użytkownikom końcowym. Patrząc do przodu, w ten sposób mogą być zaproponowane tanie stacje benzynowe lub restauracje po drodze w celu zwiększenia strumienia przychodów.

Machine Learning - Refuel Behaviour

Przykład zastosowania: Zaawansowane analizy telewizyjne

Nowoczesne technologie, takie jak uczenie maszynowe, można wykorzystać do szczegółowej analizy typowych telewizyjnych zachowań rodziny. Na przykład, w telewizorze zaimplementowano urządzenie wykorzystujące funkcję śledzenia wzroku w celu wykrycia, czy konsumenci faktycznie ogląda aktywnie (i ilu ich jest), oraz może ono określić kanał za pomocą nagrań dźwiękowych. Odpowiednio, na podstawie zebranych danych wzorce mogą być analizowane i stosowane predykcyjnie dla poszczególnych emisji reklamowych.
Więc jeśli tylko 10-letnia córka obserwuje uważnie, to po co emitować reklamę detergentu? Wygląda na to, że w takim przypadku reklama skierowana do tej młodszej grupy docelowej byłaby o wiele skuteczniejsza, czyż nie?

Machine Learning

 

Nasza wiedza specjalistyczna: Uczenie maszynowe & PostgreSQL

Gdy dane są generowane, jak w przykładach opisanych powyżej, gromadzone są masy danych. Więc dość często te ogromne ilości danych są po prostu „wrzucane” do matrycy, a potem potrzebuje się nie tylko dużo czasu, ale także dobrej pamięci, aby przygotować te zestawy danych do procesu uczenia maszynowego. Dlaczego więc nie przygotować dane od razu w PostgreSQL? Zdecydowanie oszczędza to czas i pieniądze oraz jest znacznie bardziej elastyczne i łatwiejsze do wdrożenia.

W tym poście na blogu możesz przeczytać, jak przygotować bazę danych PostgreSQL do uczenia maszynowego.

PRZECZYTAJ >>

 

Dowiedz się więcej o tym, jak uruchomić algorytm Kmeans bezpośrednio w bazie danych PostgreSQL.

PRZECZYTAJ >>

 

Reinforcement Learning: Przeczytaj więcej o tym, jak działają algorytmy RL w tym poście na blogu.

PRZECZYTAJ >>

 

Ekonomiczna metoda tworzenia kopii zapasowych

Czy wiesz, że możesz wykorzystać uczenie maszynowe w bazie danych PostgreSQL do ekonomicznego uruchamiania kopii zapasowych? Dowiedz się więcej w naszym darmowym raporcie „Korzystanie z uczenia maszynowego do tworzenia kopii zapasowych danych w opłacalny sposób”!

ŚCIĄGNIJ RAPORT >>

Szkolenia CYBERTEC

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat, możesz zapisać się na nasz pięciodniowy kurs dla początkujących “Wprowadzenie do uczenia maszynowego”. Właśnie ten kurs jest przeznaczony dla analityków technicznych lub menedżerów średniego szczebla, którzy są gotowi zrobić pierwsze kroki w uczeniu maszynowym.

ZAREJESTRUJ SIĘ TERAZ! >>

Profesjonalna pomoc

Skontaktuj się z nami już dziś, żeby omówić, w jaki sposób CYBERTEC może pomóc Ci we wdrożeniu Data Science opartej na PostgreSQL. Oferujemy szybką dostawę, profesjonalną pracę i 20-letnie doświadczenie PostgreSQL.

SKONTAKTUJ SIĘ Z NAMI >>