「機械学習」は人工知能の一部であり、機械が直接プログラムされることなく実際のデータから学習することで構成されています。この投稿では、これらのアルゴリズムが業界にもたらす利点をどのように使用するかを見ていきます。 機械学習 機械学習は人工知能の一分野です （AI）マシンがアルゴリズムを介して学習できるようにします。これらのアルゴリズムは、モデルが生成される実際のデータから学習します。このモデルにより、どのクラスまたはどのタイプが新しいデータであるかを予測できます。 機械学習には、教師あり学習と教師なし学習の2つのタイプがあります。 教師あり学習 データは、それが属するクラスで正しくラベ

データサイエンティストは、データサイエンスプロジェクトの成功に不可欠です。しかし、彼らはそれを一人で行うことはできません。自動化ソリューションだけでなく、他のスキルセットからの支援も必要です。 データ、オイル それは現代の機械の歯車にグリースを塗ります。しかし、問題があります。組織は、この新しい力からビジネスの洞察を得るのに苦労しています。 供給不足 市場では、多くの企業顧客が非常に大きなデータサイエンスチームを構築しようとしています。データの爆発的な増加に対処するために数百人を雇おうとしている人もいます。顧客の入力からIoTデバイスに至るまでのソースで—これがメインチャネルになります。

機械学習の定義 機械学習は、分析モードの構築を自動化するデータ分析の方法です。これは、機械が経験から学習できるべきであるという考えに基づく人工知能の分野です。これまで、機械学習は自動運転車、実用的な音声認識、効果的な Web 検索を実現してきました。今日、機械学習は非常に普及しており、誰もが知らないうちに 1 日に何十回も使用しています。 日常生活における機械学習 の使用 ヘルスケア: 機械学習は、ヘルスケア業界で急速に成長している方法であり、データを使用して、センサーとウェアラブル デバイスを使用して患者の健康状態をリアルタイムで評価します。また、この技術は、医療専門家がデータを分析して

今では誰もが機械学習について、そしてそれがどのようにすべてを変えるかについて聞いたことがあるでしょう。しかし、すべてを変え始める方法を知っている人はほとんどいません。このブログの手順を試したり、読んだりすることで、PLCnext コントローラーで物事を変更する方法を理解するのに役立つことを願っています。このブログでは、最初の ML モデルのトレーニング、ONNX 標準への変換、PLCnext コントローラーでのモデルの推論について説明します。圧倒されないように、有名な Iris データセットを使用してモデルを構築します。 始める前に、何を達成しようとしているのかを明確にする必要があります。そ