初学者机器学习指南, 人工智能, 事物网站

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初学者的机器学习指南, 人工智能, 事物网站 (物联网 IoT), 自然语言处理, 深度学习 (Deep Learning), 大数据分析与区块链
像机器学习这样的新技术, 问题互联网, 深度学习, 自然语言处理, , 云计算, 大知识和预测分析正在对西班牙产生重大影响. 尽管在这些领域创造了许多工作岗位, 需求量相对较高, 这些新技术也在减少传统且枯燥的人工工作. 因此, 新一代理解新技术和术语非常重要, 并考虑获得未来就业所需的技能. 本出版物是初学者的机器学习指南, 人工智能, 物联网 (物联网 IoT), 自然语言处理, 深度学习 (深度学习), 大数据分析与区块链. 此外, también enumeraré algunos de los mejores cursos en línea y programas de máster de España, EE. UU. y Canadá para la ciencia de los datos, 机器学习, estadísticas, IoT y Large Knowledge Analytics.
人工智能
初学者的机器学习指南, la Inteligencia Artificial, 物联网 (物联网 IoT), 自然语言处理 (自然语言处理), 深度学习 (Deep Learning), Análisis del Large Information y Blockchain.
¿Qué es el Aprendizaje Automático (Machine Studying)?
机器学习 (机器学习) es un campo de estudio que aplica los principios de la informática y las estadísticas para crear modelos estadísticos, que se utilizan para predicciones futuras (basadas en datos pasados ​​ Large Data) e identificar (descubrir) patrones en los datos. 机器学习本身是一种人工智能类型，它使软件应用程序能够在未经明确编程的情况下更准确地预测结果.
机器学习的基本目标是构建能够接收输入数据并使用统计方法在可接受范围内预测输出值的算法. 它提供了自动获取深层次知识的能力, 识别未知模式并基于数据创建高性能预测模型, 所有这些都不需要明确编程. 机器学习可以应用于检测信用卡欺诈交易以及预测价格.
Los algoritmos del Aprendizaje Automático se pueden categorizar como supervisados, semi-supervisados ​​ no supervisados. Los algoritmos supervisados ​​requieren que los humanos proporcionen retroalimentación sobre la precisión de las predicciones junto con la entrada y la salida deseada. Los algoritmos no supervisados ​​no necesitan ningún entrenamiento participación humana. Usan un enfoque iterativo llamado Aprendizaje Profundo Deep Learning (explicado más adelante en esta publicación) para revisar los datos y sacar conclusiones.
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¿Qué es la Inteligencia Artificial (人工智能)?
La Inteligencia Artificial es el campo de estudio mediante el cual una computadora (y sus sistemas) desarrollan la capacidad para realizar con éxito tareas complejas que generalmente requieren inteligencia humana, como percepción visible, 语音识别等任务, toma de decisiones y traducción entre idiomas. 换句话说, la Inteligencia Artificial se ocupa de resolver tareas que son fáciles para los humanos pero difíciles para las computadoras.
Mientras que la Inteligencia Artificial generalmente se concentra en la programación de computadoras para tomar decisiones, el Aprendizaje Automático enfatiza en hacer predicciones sobre el futuro. Si usas un programa inteligente que involucra un comportamiento humano, puede ser Inteligencia Artificial. 然而, si los parámetros no se aprenden automáticamente ( se derivan) de los datos, no se trata de Aprendizaje Automático (机器学习).
Según Bernard Marr , la IA y el ML a menudo parecen ser intercambiables. 但是, no son lo mismo. La Inteligencia Artificial es el concepto más amplio de que las máquinas pueden llevar a cabo tareas de una manera que podríamos considerar ‘inteligente’. Considerando que, Machine Studying es una aplicación actual de la IA basada en la idea de que realmente deberíamos ser capaces de dar acceso a las máquinas a los datos y dejarles que aprendan por sí mismas.
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¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Pure (自然语言处理 (NLP))?
Uno de los objetivos principales de la Inteligencia Artificial es el procesamiento del lenguaje natural (自然语言处理 (NLP)). NLP是计算机科学的一个领域，位于人工智能和计算语言学的交叉点. NLP涉及计算机编程以处理大型‘语料库'’ 自然语言. 简单来说, NLP涉及对书面语言的智能分析.
例如, 它有大量的纯文本书面数据. NLP技术可以为您揭示其中的见解. 这些见解通常包括情感分析, 信息提取, 信息检索, 搜索, 等. NLP通常处理科研文章, 博客, 来自社交媒体来源的短信 (包括表情符号); 不涉及图像.
¿Qué es el Deep Studying Aprendizaje Profundo?
El Aprendizaje Profundo es otro aspecto de la Inteligencia Artificial que se ocupa de hacer coincidir el enfoque de aprendizaje utilizado por los humanos para obtener ciertos tipos de conocimiento. 换句话说, el Aprendizaje Profundo es una forma de automatizar el análisis predictivo. A diferencia del NLP, los algoritmos del Deep Studying no se ocupan exclusivamente del texto. El Aprendizaje Profundo implica el modelado matemático, que puede considerarse como una composición de bloques simples de cierto tipo, y donde algunos de estos bloques se pueden ajustar para predecir mejor el resultado closing.
La palabra ‘Profundo’ significa que la composición tiene muchos de estos bloques apilados uno encima del otro, en una jerarquía de complejidad creciente. La salida se genera a través de algo llamado Backpropagation dentro de un proceso más grande llamado descenso de gradiente que le permite cambiar los parámetros de una manera que mejora su modelo.
Vamos a profundizar un poco ahora. Los algoritmos tradicionales del aprendizaje automático son lineales. Los algoritmos de aprendizaje profundo están apilados en una jerarquía de complejidad creciente. Imagine que un bebé está tratando de saber qué es un perro al señalar con el dedo los objetos. Los padres dirán ‘Sí, ese es un perro’ ‘No, ese no es un perro’. A medida que el bebé continúa apuntando a los objetos, 他变得更加意识到所有狗所具有的特征和属性. 在这种情况下, 婴儿正在理解一个复杂的抽象概念 (狗的概念) 构建一个逐步增加复杂性的层次结构. 在每一步中, 婴儿应用从前一层层次中获得的知识. 软件程序以相关方式使用深度学习方法. 唯一的区别是婴儿可能需要数周时间来学习新的复杂知识; 而计算机程序可能在几分钟内就能完成.
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知识科学, 海量知识与海量数据分析
为了达到一定的精确度和速度, 深度学习程序 (Deep Learning) 需要访问大量的训练数据和计算能力. 现在, 在当前时期这是非常可能的，这要归功于大数据 (以及大信息分析) 以及物联网 (物联网 IoT). 海量知识是一个广泛而不断发展的术语，用于描述大量的数据集. 数据可以是结构化的, 半结构化的或非结构化的.
大信息分析是分析海量知识以识别隐藏模式的过程, 流行趋势, 独特的相关性以及其他关键和有用的信息. 例如, 电子商务公司将应用海量知识分析来研究客户消费者的行为和心理, y los patrones de compra. Si bien el Massive Knowledge tiene que ver con los datos, los patrones ( tendencias), las percepciones e impactos, Internet de las Cosas se trata de datos, dispositivos y conectividad.
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El I nternet de las Cosas (物联网 IoT) es la interconexión de dispositivos físicos (también denominados dispositivos conectados dispositivos inteligentes), vehículos, edificios y otros objetos (que pueden ser dispositivos portátiles inteligentes, dispositivos de diagnóstico, aparatos de cocina, 等等。) integrados con componentes electrónicos, 软件, 传感器, actuadores y conectividad de crimson que permite a estos ‘objetos inteligentes’ recopilar e intercambiar datos. 换句话说, el Internet de las Cosas es una infraestructura global para la sociedad de la información. El IoT permite servicios avanzados interconectando (físicos y virtuales) cosas basadas en las tecnologías de la información y comunicación interoperables existentes y en evolución.
例如, el refrigerador inteligente en su cocina (en el hogar) puede enviarle una alerta ( notificación) a su teléfono inteligente (mientras se va de la oficina) cuando no tenga leche gasolina para su coche. Su wearable smartwatch puede advertirle si hay algún problema con su pulso frecuencia cardíaca. 此外, toda esta información se registra. Más tarde, el software después de ver los datos puede proporcionarle información como: es possible que consuma leche el miércoles, 在两周内用完汽油的人在三个月内有心脏病发作的可能性 (因此, 是时候进行管理并采取预防措施).
由于紫色设备和其他物品的理念是个性化和保密的, 安全是一个重要问题. 物联网安全在这里发挥作用. 物联网安全是与保护连接设备和物联网网络相关的工作领域. 物联网正在以指数级速度扩展. 就像大数据一样, 物联网正在创造新的机会，并为企业在当前和新的市场中提供竞争优势. 万物网络 (物联网 IoT) 是一个越来越复杂的生态系统. Es la próxima ola de la innovación que humaniza cada objeto en nuestra vida, y es el próximo nivel de automatización para cada objeto que utilizamos. Sigue agregando cada vez más dispositivos al pliegue digital todos los días para mejorar el proceso y el crecimiento. Toca todo, no solo los datos, sino cómo, cuándo, dónde y por qué los recolectas. Una de las formas de ver el IoT es como los bloques múltiples, como objetos conectados, las puertas de enlace, los servicios de pink y los servicios en la nube. Como se mencionó anteriormente, la seguridad es de suma importancia.
Los ecosistemas actuales del IoT dependen de modelos de comunicación centralizados. Todos los dispositivos están identificados, autenticados y conectados a servidores en la nube que tienen enormes capacidades de procesamiento y almacenamiento. La conexión entre dispositivos debe pasar por Web 人工智能. Un enfoque descentralizado de la crimson IoT resolvería muchos de los problemas de seguridad.
Aquí llega la tecnología Blockchain. Blockchain es una base de datos que mantiene un conjunto de registros de datos en continuo crecimiento. Se distribuye en la naturaleza; no hay una computadora principal que sostenga toda la cadena. 相反, los nodos participantes tienen una copia de la cadena. También es cada vez mayor: los registros de datos solo se agregan a la cadena. Blockchain es público. Entonces, todos los participantes pueden ver los bloques y las transacciones almacenadas en la base de datos. 然而, 它受私钥保护.
区块链技术被认为是解决可扩展性问题的失落环节, 物联网的安全性和可靠性. 区块链技术可以用于跟踪数十亿个连接的设备, 它允许处理交易并在设备之间进行协调; 为物联网行业节省显著成本. 根据专家, 去中心化方法可以消除单点故障, 为设备运行创建更有弹性的生态系统. 区块链技术使用的加密算法可能使消费者的数据更加私密. Una de las aplicaciones populares de la tecnología blockchain es el Bitcoin y las Cryptocurrencies Sin embargo, hay varias otras aplicaciones de la tecnología blockchain más allá de las criptomonedas y los servicios financieros.
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Publicado por Eduarea en 6:fifty five
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