Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är en del av artificiell intelligens, som båda är underkategorier för datavetenskap. I grund och botten handlar det om generering av artificiell kunskap från erfarenheten av en maskin eller ett system. Baserat på befintliga data och algoritmer bör IT-system känna igen mönster och lagar och självständigt utveckla adekvata lösningar.

Machine Learning

Användningsfall: Optimerad tankning

Förarens körbeteende kan indikera när han tenderar att tanka sin bil. Vissa människor tankar när bränsletanken är tom – andra kunder tankar redan på nytt när bränslemätaren är inställd på ”½”. Så du kan beräkna en enskild tankningsprofil och använda monitorn för att föreslå en billig bensinstation i närheten till föraren för att hjälpa honom att spara pengar. På lång sikt skulle det också vara möjligt att hitta lokala affärspartners och till exempel presentera sina specialerbjudanden för slutanvändarna. På detta sätt kan förslag lämnas för lågkostnadsbensinstationer eller restauranger på vägen till intäktsströmmen.

Machine Learning - Refuel Behaviour

Användningsfall: Avancerade TV-analyser

Modern teknik, som maskininlärning, kan användas för att analysera en familjs typiska tv-beteende på djupet. Till exempel är en enhet implementerad i TV-apparaten som använder ögonspårning för att upptäcka om och hur många konsumenter som faktiskt tittar aktivt och kan bestämma kanalen med hjälp av ljudinspelningar. Baserat på denna insamlade data kan mönster analyseras och användas prediktivt för enskilda reklamutsändningar. Så om bara den 10-åriga dottern tittar noga hur som helst, varför sända en tvättmedelannons? I det här fallet skulle reklam som riktar sig specifikt till denna yngre målgrupp vara mycket effektivare, eller hur?

Machine Learning

 

Vår expertis: Maskininlärning & PostgreSQL

När data genereras som i exemplen som beskrivs ovan samlas massor av data. Ofta kastas dessa enorma mängder data helt enkelt in i en matris och efteråt behöver du inte bara mycket tid utan också ett bra minne för att förbereda dessa datamängder för maskininlärningsprocessen. Så varför inte förbereda data i PostgreSQL direkt? Detta sparar tid och pengar, är mycket mer flexibelt och lättare att genomföra.

Du kan läsa hur du förbereder din PostgreSQL-databas för maskininlärning i det här blogginlägget.

Läs vidare >>

 

Lär dig mer om hur du kör K Means-algoritmen direkt i din PostgreSQL-databas.

Läs vidare >>

 

Förstärkningslärande: Läs mer om hur RL-algoritmer fungerar i det här blogginlägget.

Läs vidare >>

 

En kostnadseffektiv reservmetod

Visste du att du kan använda maskininlärning i en PostgreSQL-databas för att köra säkerhetskopior ekonomiskt? Läs mer i vår kostnadsfria vitbok ”Använd maskininlärning för att säkerhetskopiera data på ett kostnadseffektivt sätt”!

Ladda ner vitbok >>

CYBERTEC-utbildningar

Om du vill lära dig mer om detta ämne kan du registrera dig för vår femdagars nybörjarkurs ”Introduktion till maskininlärning”. Kursen är avsedd för tekniska analytiker eller chefer på mellannivå som är villiga att göra sina första steg i maskininlärning.

Registrera dig nu! >>

 

Professionell hjälp

Kontakta oss idag för att diskutera hur CYBERTEC kan hjälpa dig att implementera PostgreSQL-baserad datavetenskap. Vi erbjuder snabb leverans, professionellt arbete och 20 års erfarenhet av PostgreSQL.

Kontakta oss >>