Машинное обучение 101: что это такое и почему это важно?

В последнее время вы, наверное, часто слышали термин машинное обучение, но что он на самом деле означает? В своей простейшей форме машинное обучение — это метод обучения компьютеров обучению на основе данных. Это делается без явного программирования и позволяет машинам улучшаться с течением времени. Сегодня машинное обучение используется в самых разных отраслях, от розничной торговли до здравоохранения.

Но каковы некоторые из наиболее интересных приложений машинного обучения? И куда, по мнению экспертов, движется технология? Мы рассмотрим все это и многое другое в этом посте.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это процесс программирования компьютеров для обучения без явного программирования. В частности, глубокое обучение — это метод машинного обучения, который позволяет компьютерам учиться на собственном опыте и понимать сложные закономерности. Это делается путем обучения искусственных нейронных сетей на больших наборах данных, что позволяет им автоматически учиться распознавать закономерности.

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение — это метод искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам учиться на данных без необходимости явного программирования. Другими словами, машинное обучение позволяет компьютерам делать прогнозы и принимать решения на основе прошлого опыта. Это делается с помощью процесса, называемого «обучением», когда компьютеру предоставляется набор данных и предлагается найти закономерности. Как только компьютер находит эти шаблоны, он может использовать их для прогнозирования новых данных. Существует множество различных приложений для машинного обучения, включая распознавание лиц, обработку естественного языка и прогнозную аналитику.

Контролируемое машинное обучение

Машинное обучение с учителем — это метод обучения компьютеров обучению на основе данных, помеченных правильными ответами. За компьютером «наблюдает» человек, который помогает ему научиться распознавать закономерности в данных.

Этот тип машинного обучения используется для таких задач, как:

  • Распознавание произнесенных слов
  • Прогнозирование поведения клиентов
  • Классификация изображений.

При неконтролируемом машинном обучении компьютер получает данные, но не говорит, что с ними делать. Машина должна находить закономерности и взаимосвязи в данных и учиться на них. Это более продвинутый метод, и поэтому он используется в более конкретных приложениях, таких как распознавание изображений или обработка естественного языка.

Обучение под наблюдением

При полууправляемом обучении алгоритм по-прежнему обучается на большинстве помеченных данных, но также предоставляется неразмеченный набор данных. Этот немаркированный набор данных используется для «обучения» алгоритма и помогает алгоритму научиться распознавать закономерности в данных. Как только алгоритм научился распознавать шаблоны, его можно применять к новым наборам данных (с метками или без них), чтобы делать прогнозы.

Это мощная техника, потому что она позволяет алгоритму обучаться самостоятельно, без вмешательства человека.

"Читать далее..."