Understanding Machine Learning
Rydym wedi clywed y term ‘peiriant dysgu,,en,mewn trafodaethau a fforymau gwahanol,,en,ond beth mae'n ei olygu yn union,,en,Gellir diffinio dysgu peiriant fel dull ar gyfer dadansoddi data,,en,yn seiliedig ar gydnabod patrwm a dysgu cyfrifiadol,,en,Mae'n cynnwys gwahanol algorithmau fel rhwydweithiau niwral,,en,coed penderfynu,,en,Rhwydweithiau Bayesaidd ac ati,,en,Mae dysgu trwy beiriant yn defnyddio'r algorithmau hyn i ddysgu o ddata ac adfer mewnwelediadau cudd o ddata,,en,Mae'r broses ddysgu yn ailadroddol,,en,felly mae'r data newydd hefyd yn cael ei drin heb unrhyw oruchwyliaeth,,en,Y wyddoniaeth,,en,nid yw'n newydd dysgu o ddata blaenorol a'i ddefnyddio ar gyfer data yn y dyfodol,,en,ond mae'n ennill mwy o boblogrwydd y dyddiau hyn,,en,Beth yw dysgu peiriant,,en,Er bod rhai pobl yn credu hynny,,en,yn ddim gwell na'r hen ddull o raglennu cyfrifiadurol yr ydym yn dal i'w ddefnyddio nawr,,en’ in different discussions and forums, but what does it exactly mean? Machine learning can be defined as a method for data analysis, based on pattern recognition and computational learning. It comprises of different algorithms like neural networks, decision trees, Bayesian networks etc. Machine learning uses these algorithms to learn from data and recover hidden insights from data. The learning process is iterative, so the new data is also handled without any supervision. The science (machine learning) to learn from previous data and use it for future data is not new, but it is gaining more popularity nowadays.
What is machine learning?
By definition from IBM – “Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy.”
While some people believe that machine learning is no better than the old method of computer programming that we still use now, mae llawer yn ei ystyried yn chwyldro ym maes,,en,Maent yn credu bod defnyddio'r dechnoleg hon,,en,bydd peiriannau'n gallu dysgu pethau a gwneud pethau â'u profiad eu hunain,,en,yn hytrach na dilyn cyfarwyddiadau dynol yn ddiamheuol,,en,Deall mwy am ystyr dysgu peiriant,,en,gallwn ei gymharu â rhaglennu cyfrifiadurol arferol,,en,Bydd yr adrannau canlynol yn trafod mwy am ddysgu peiriant a'i wahaniaeth i raglennu traddodiadol,,en,Beth yw rhaglennu traddodiadol,,en,Pan fyddwn yn rhaglennu cyfrifiadur,,en,rydyn ni mewn gwirionedd yn rhoi cyfarwyddiadau iddo mewn iaith y mae'n ei deall,,en,pan roddwn fewnbwn iddo,,en,mae'n rhoi allbwn rhesymol yn seiliedig ar y cyfarwyddiadau rydyn ni wedi'u rhoi iddo,,en,gadewch inni ddychmygu eich bod wedi rhoi mewnbwn i wneud cais am gerdyn credyd,,en,Wrth brosesu'ch mewnbwn,,en artificial intelligence. They believe that using this technology, machines will be able to learn things and do things with their own experience, rather than dumbly follow human instructions.
To understand more about the meaning of machine learning, we can compare it to normal computer programming. The following sections will discuss more about the machine learning and its difference from traditional programming.
Must Read – Types of Artificial Intelligence – Let’s Explore
What is traditional programming?
When we program a computer, we actually give directions to it in a language that it understands. Then, when we give it an input, it gives a reasonable output based on the instructions that we have given to it.
Now, let’s imagine that you have given an input to apply for a credit card. While processing your input, bydd y system yn edrych ar holl rannau pwysig eich cais,,en,cymryd y wybodaeth angenrheidiol a'i phrosesu,,en,bydd yn cynhyrchu allbwn derbyn neu wrthod yn seiliedig ar y rhaglen a gafodd ei bwydo iddi,,en,Sut mae dysgu peiriant yn wahanol,,en,Os ydych chi'n defnyddio,,en,yn lle dulliau rhaglennu traddodiadol yn y senario cerdyn credyd,,en,yna byddai'r canlyniad wedi bod ychydig yn wahanol,,en,Bydd y canlyniad mewn gwirionedd yn seiliedig ar y data mewnbwn a bydd y system yn ennill profiad trwy brosesu'r data mewnbwn hwnnw,,en,Ni fydd unrhyw raglen arbennig ar ei chyfer,,en,Gan y bydd yn ennill mwy a mwy o brofiad,,en,bydd ei berfformiad yn gwella gydag amser,,en,mewn gwirionedd mae dysgu â pheiriant yn rhan o AI neu,,en,Mae'n dysgu trwy ddadansoddi'r nifer fawr o ffeiliau data a wneir gyda phob defnydd o'r system,,en, take the necessary information and process it. After that, it’ll produce the output of acceptance or rejection based on the program that was fed to it.
Must Read – Data Science and R – Let’s Explore
How machine learning is different?
If you use machine learning in the place of traditional programming methods in the credit card scenario, then the result would have been somewhat different. The result will actually be based on the input data and the system will gain experience by processing that input data. There won’t be any special program for it. As it’ll gain more and more experience, its performance will get better with time.
So, actually machine learning is a part of AI or Artificial Intelligence. It learns by analyzing the large quantity of data files made with each usage of the system. Gan y bydd yn dadansoddi'r data,,en,bydd yn newid ei raglennu yn unol â gofynion mwy newydd,,en,Mae hyn yn arwain at welliant yn ei gywirdeb hefyd,,en,Gallwn hefyd ddweud bod dysgu trwy beiriant fel atchweliad llinol,,en,lle mae'r newidynnau a'r paramedrau'n cael eu newid i gyd-fynd yn well â'r mewnbwn a ddarperir,,en,Beth yw'r dulliau dysgu peiriannau poblogaidd,,en,Y dulliau mwyaf poblogaidd o ddysgu peiriannau yw dulliau dysgu heb oruchwyliaeth a goruchwyliaeth,,en,y dull dan oruchwyliaeth a ddefnyddir amlaf,,en,Am,,en,yn cael ei oruchwylio a,,en,y cant heb oruchwyliaeth,,en,Defnyddir dysgu lled-oruchwyliedig ac atgyfnerthu hefyd mewn llawer o achosion,,en,Dysgu dan oruchwyliaeth,,en,mae'r algorithmau wedi'u cynnwys gydag enghreifftiau wedi'u labelu,,en,lle mae data wedi'i labelu yn golygu bod y data'n cael disgrifiad,,en,system dysgu peiriannau,,en,yn derbyn rhai mewnbynnau a'u hallbynnau cyfatebol,,en, it’ll change its programming according to newer demands. This leads to improvement in its accuracy too. We can also say that machine learning is like a linear regression, where the variables and parameters are changed to better match the input provided.
Must read –Major Benefits of Artificial Intelligence in Education
What are the popular machine learning methods?
The most popular methods of machine learning are unsupervised and supervised learning methods. Among these, the supervised method is most commonly used. About 70% is supervised and 10-20 percent is unsupervised. Semi-supervised and reinforcement learning is also used in many cases.
Must read- Convolutional Neural Network (CNN) & its implementation in Python
Supervised learning
In this method, the algorithms are included with labelled examples, where labelled data means that the data is given a description. The machine learning system will receive both some inputs and their corresponding outputs. Now, gall y system gael mwy o brofiad trwy gymharu'r allbynnau â'r allbynnau cywir i ddod o hyd i'r gwallau,,en,Ar ôl dadansoddi'r allbynnau a darganfod y gwallau,,en,bydd y system yn newid ei rhaglennu yn unol â hynny,,en,Gall y system ddefnyddio gwahanol ddulliau i ragfynegi'r label ar ddata heb label,,en,Defnyddir y dull hwn i ragfynegi digwyddiadau yn y dyfodol yn seiliedig ar ddata'r gorffennol,,en,Dysgu lled-oruchwyliedig,,en,Defnyddir y math hwn o ddull dysgu peiriant mewn lleoedd tebyg,,en,ond mae hefyd yn defnyddio data heb label wrth hyfforddi,,en,mae'n gweithio gyda data heb ei labelu yn fwy na rhai wedi'u labelu,,en,ond mae'n defnyddio'r rhai sydd wedi'u labelu hefyd,,en,Mae hyn oherwydd y gellir casglu data heb ei labelu'n hawdd,,en,mae data heb ei labelu yn cyfeirio at y data hynny sydd heb unrhyw ddisgrifiad o gwbl,,en,Mae gan y dull hwn yr un ffactorau dysgu hefyd,,en,dosbarthu ac atchweliad,,en.
After analyzing the outputs and finding out the errors, the system will change its programming accordingly. The system can use different methods to predict the label on unlabeled data. This method is used to do future event predictions based on past data.
Also read –Apache Mahout and machine learning
Semi-supervised learning
This kind of machine learning method is used in similar places, but it also uses unlabeled data while training. Usually, it works with unlabeled data more than labelled ones, but it uses the labelled ones too. This is because unlabelled data can be gathered easily. Here, unlabelled data refers to those data which lack any description at all.
This method also has the same factors of learning, i.e. prediction, classification and regression. Dyma'r gorau pan fydd y gost yn gysylltiedig â,,en,dysgu dan oruchwyliaeth,,en,yn rhy uchel,,en,Dysgu heb oruchwyliaeth,,en,Defnyddir y dull hwn ar gyfer y data hynny nad oes ganddo unrhyw labeli o gwbl,,en,data heb ei labelu,,en,nid yw'r system yn gwybod dim am yr allbwn cywir ac felly,,en,mae'n rhaid i'r algorithm gyfrifo'r allbwn cywir ei hun,,en,Gall wneud hyn trwy ddod o hyd i rai strwythurau yn y data,,en,Mae'r math hwn o ddull dysgu peiriant yn berffaith ar gyfer data trafodion,,en,Ffactorau dysgu yma yw mapio cymdogion agosaf a hunan-drefnu,,en,ynghyd â dadelfennu gwerth unigol a chlystyru k-means,,en,Dysgu atgyfnerthu,,en,Defnyddir y dull dysgu peiriant hwn mewn lleoedd fel hapchwarae,,en,llywio cerbydau a roboteg,,en,mae'r system yn dysgu trwy ddull prawf a chamgymeriad,,en supervised learning is too high.
Must read –Learn Advantages and Disadvantages Of Artificial Intelligence
Unsupervised learning
This method is used for those data which doesn’t have any labels at all, i.e. unlabelled data. Thus, the system knows nothing of the correct output and so, the algorithm has to figure out the correct output itself. It can do this by finding some structures within the data. This type of machine learning method is perfect for transactional data. The factors of learning here are nearest-neighbour and self-organizing mapping, along with singular value decomposition and k-means clustering.
Reinforcement learning
This machine learning method is used in places like gaming, vehicle navigation and robotics. In this method, the system learns by a trial and error method. Y prif nod yn y dull hwn yw darganfod yr allbwn yn yr amser lleiaf,,en,y gellir ei wneud trwy ddilyn polisi addas,,en,Y tair cydran yn y dull dysgu hwn yw'r asiant sy'n dysgu'r amgylchedd i ryngweithio ag ef a'r camau i'w gwneud,,en,Beth yw pwysigrwydd dysgu peiriannau,,en,Mae pwysigrwydd dysgu peiriannau yn tyfu o ddydd i ddydd oherwydd yr un rhesymau sydd wedi gwneud y cysyniad o gloddio data mor bwysig,,en,Mae'r rhesymau hyn yn cynnwys pŵer cyfrifiadol rhad a phwerus,,en,llawer iawn o ddata yn cael ei greu bob dydd a dulliau storio data rhad a gallu uchel,,en,Mae'r ffactorau hyn yn sicrhau y gellir gwneud modelau pwerus a chywir yn gyflym iawn,,en,y gellir ei ddefnyddio wrth ddadansoddi cronfeydd data mawr mewn swmpiau,,en,er mwyn gwella,,en,allbynnau hynod gywir,,en, which can be done by following a suitable policy. The three components in this learning method are the agent which learns the environment to interact with and the actions to do.
Also read- Drone Cops: The Future of Police Surveillance
What is the importance of machine learning?
The importance of machine learning is growing day by day due to the same reasons that have made the concept of data mining so important. These reasons include cheap and powerful computational power, large amounts of data being created every day and inexpensive and high-capacity data storage methods. These factors ensure that powerful and accurate models can be made very quickly, which can be used in analysis big data reserves in bulks, in order to get better, highly accurate outputs. Mae hyn yn golygu y gellir defnyddio modelau gwell ar gyfer gwneud penderfyniadau corfforaethol a busnes yn well ar amser llai,,en,a hynny hefyd heb unrhyw waith dynol,,en,Un ffordd o wneud modelau mor gywir yn gyflym yw gwneud modelau awtomataidd,,en,dylai'r model hwn fod yn ddigon deinamig i gadw i fyny â'r amseroedd newidiol,,en,Er y gall bodau dynol greu dau fodel yr wythnos,,en,gall dysgu trwy beiriant greu miloedd o fodelau mor gywir trwy ddadansoddi data yn gyflym,,en,dyna pam mae dysgu trwy beiriant mor bwysig i fusnesau a meysydd eraill y dyddiau hyn,,en,Beth yw'r algorithmau a'r prosesau dysgu peiriannau,,en,Mae algorithmau dysgu peiriannau yn helpu i gael y gorau o ddata mawr,,en,trwy helpu'r system i ddadansoddi'r data yn gyflym a chynhyrchu canlyniadau cywir,,en, and that too without any human work.
One way to make such accurate models quickly is automated model making. Also, this model should be dynamic enough to keep up with the changing times. While humans can create two models a week, machine learning can create thousands of such accurate models by analyzing data quickly. So, that is why machine learning is so important for businesses and other fields nowadays.
Also read – Exploring The Future of Artificial intelligence
What are the machine learning algorithms and processes?
Machine learning algorithms help in getting the most out of big data, by helping the system to quickly analyse the data and produce accurate results. Mae'r algorithmau hyn yn helpu i greu model y gellir ei ddefnyddio ar gyfer gwneud penderfyniadau busnes,,en,Mae rhai mathau o algorithmau yn rhwydweithiau niwral,,en,coedwigoedd ar hap,,en,clystyru k-yn golygu,,en,mapiau hunan-drefnu a mapio cymdogion agosaf,,en,nid defnyddio algorithmau yn unig yw popeth,,en,Dim ond trwy ddilyn proses addas y gellir gwneud y model gorau,,en,Mae rhai enghreifftiau o brosesau o'r fath yn rheoli data yn gynhwysfawr,,en,archwiliad rhyngweithiol o ddata a delweddu'r canlyniadau a ddarganfuwyd gan y model,,en,Beth yw effaith dysgu peiriannau ar fusnes,,en,Mae effaith dysgu peiriannau ar fusnes yn aruthrol,,en,Mae dysgu trwy beiriant wedi agor posibiliadau newydd i fusnesau,,en,Mae wedi helpu i wneud modelau yn gywir sydd yn ei dro wedi helpu i wneud penderfyniadau gwell a doethach yn gyflym,,en. Some algorithm types are neural networks, random forests, k-means clustering, self-organizing maps and nearest-neighbour mapping.
However, using just algorithms is not all. The best model can be only made by following a suitable process. Some examples of such processes are comprehensive data management, interactive exploration of data and visualization of the results found by the model.
What is the impact of machine learning on business?
The impact of machine learning on business is tremendous. Machine learning has opened new possibilities for businesses. It has helped in accurate model making which have in turn helped in making better and smarter decisions quickly.
Mae rhai defnyddiau o ddysgu peiriant wedi'u crybwyll yn yr adran nesaf,,en,Mae dysgu trwy beiriant yn cael ei ddefnyddio mewn sawl man y dyddiau hyn,,en,Gadewch inni gael golwg ar rai ohonyn nhw a'r hyn maen nhw'n ei wneud mewn gwirionedd,,en,Addewidion,,es,meddalwedd feddygol neu “feddyg bwrdd gwaith”,,en,yn rhaglen sy'n seiliedig ar ddysgu peiriant sy'n defnyddio cannoedd o flynyddoedd o wybodaeth feddygol i helpu'r meddygon i ganfod y clefyd,,en,Mae Amazon wedi awtomeiddio rhoi a dirymu mynediad gweithwyr trwy algorithm cyfrifiadurol a all ragweld mynediad adnoddau i bob gweithiwr,,en,Mae algorithmau dysgu peiriannau hefyd yn cael eu defnyddio gan Brifysgol Cornell i ganfod morfilod yn y môr trwy recordiadau sain,,en,fel y gall llongau eu hosgoi,,en,Gan fod data'n tyfu o ddydd i ddydd,,en,mae pwysigrwydd prosesu effeithiol hefyd yn tyfu,,en.
Some practical use cases
Machine learning is being used in many places these days. Let’s have a look at some of them and what they actually do.
Promedas, medical software or a “desktop doctor”, is a machine learning based program uses hundreds of years of medical knowledge to help the doctors in detecting the disease.
Also, Amazon has automated its employee access granting and revocation through a computer algorithm which can predict the resource access for each employee.
Machine learning algorithms are also being used by Cornell University to detect whales in the ocean through sound recordings, so that ships can avoid them.
Must read – How Artificial Intelligence can help in recruitment process?
Casgliad
As data is growing day by day, the importance of effective processing is also growing. For this, dyfeisiwyd dulliau dysgu peiriannau,,en,sy'n helpu'r system i wneud penderfyniadau craff,,en,bron heb gyfranogiad bodau dynol,,en,Mae effaith bresennol y dechnoleg hon ar y sector TG wedi bod yn aruthrol,,en,felly mae'n hawdd dychmygu y bydd yn dal yn bwysig iawn yn y dyfodol hefyd,,en,algorithmau dysgu peiriannau,,en,techalpine.com/understanding-machine-learning,,en, which helps the system in making smart decisions, almost without the involvement of humans. The present impact of this technology on the IT sector has been tremendous, so it is easy to imagine that it’ll still be very important in the future too.
