Die Rolle des maschinellen Lernens in der Industrie

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), bei der Computer selbstständig lernen, etwas zu tun

Sie wurden nicht explizit darauf programmiert. Sie tun dies, indem sie aus Erfahrung lernen – Algorithmen nutzen und

Muster und Erkenntnisse aus Daten entdecken. Das bedeutet, dass Maschinen nicht für eine exakte Ausführung programmiert werden müssen

Aufgaben auf wiederkehrender Basis können sie etwaige Fehler in einem Prozess selbstständig erkennen und beheben.

Maschinelles Lernen wird in mehreren Branchen schnell übernommen – laut Research and Markets ist die Maschine

Es wird prognostiziert, dass der Lernmarkt bis 2022 auf 8,81 Milliarden US-Dollar anwachsen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 44,1 Prozent entspricht. Eins

Einer der Hauptgründe für die zunehmende Nutzung ist, dass Unternehmen große Datenmengen sammeln, aus denen sie wertvolle Daten gewinnen müssen

Einsichten. Maschinelles Lernen ist eine effiziente Möglichkeit, diese Daten zu verstehen, beispielsweise die Daten, die Sensoren auf dem sammeln

Zustand der Maschinen in der Fabrikhalle.

Während sich der Markt entwickelt und wächst, werden neue Arten des maschinellen Lernens entstehen und die Erforschung neuer Anwendungen ermöglichen.

Viele Beispiele aktueller Anwendungen des maschinellen Lernens lassen sich jedoch in zwei Kategorien einteilen; überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen

Lernen.

Es sind nicht mehr nur Menschen, die selbstständig denken können – Maschinen wie Googles Duplex sind jetzt in der Lage, die zu bestehen

Turing-Test. Hersteller können maschinelles Lernen nutzen, um Wartungsprozesse zu verbessern und in die Lage zu versetzen,

Intelligente Entscheidungen in Echtzeit auf der Grundlage von Daten.

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