Сфера искусственного интеллекта (ИИ) динамична и постоянно расширяется. Развитие ИИ происходит непрерывно, потому что, как и люди, ИИ проходит строгий процесс обучения и адаптации.
Когда машины учатся, адаптируются и растут, это явление известно как машинное обучение.
Машинное обучение — важная ветвь ИИ, которая занимается логистикой данных и алгоритмов, имитируя процесс обучения людей.
Одной из основных целей машинного обучения является придание смысла сложным данным. Он ежедневно имеет дело с огромными наборами данных, с которыми человеческий персонал не может справиться.
При этом следует знать, что машинное обучение сегодня заняло значительное место в сфере информации и технологий.
Некоторыми из отраслей, в которых машинное обучение доминирует, являются здравоохранение, образование, средства массовой информации, финансы, розничная торговля и производство.
Эффективное и инновационное управление клиентами и потребителями невозможно представить без интеграции машинного обучения.
Изучение основ методов машинного обучения
Знайте, что владение справедливой идеей и знаниями о ноу-хау машинного обучения является ключом к положительному росту вашего предприятия.
Давайте начнем с основ, потому что хорошее знание основ поможет вам изучить больше методов машинного обучения.
Придерживайтесь блога.
Пять важнейших компонентов машинного обучения
Мы знаем, что машины работают с данными. Машины также учатся на данных. В машинном обучении обрабатываются огромные наборы данных.
Чем больше наборов данных, которыми вы снабжаете машину, тем больше шансов, что модель машинного обучения будет хорошо учиться и обучаться.
Убедитесь, что ваш набор данных состоит из следующих пяти характеристик:
помните, что важнее всего масштабируемость данных, которые вы собираетесь использовать для своей модели машинного обучения.
Как уже упоминалось, чем больше набор данных, тем лучше модель машинного обучения учится и принимает оптимальные решения.
Данные могут быть различных типов. Это могут быть тексты, изображения, видео и даже загадочные тексты, которые люди не могут расшифровать.
В некоторых случаях данные могут даже граничить с абсурдом, и такие данные известны как сложные данные.
Чем разнообразнее данные, поступающие в модель, тем больше у нее шансов на обучение. Приучите свою модель машинного обучения ко всем видам данных, которые есть на свете, чтобы потом не тратить время зря.
Одной из основных целей интеграции машинного обучения в любую инфраструктуру является обеспечение быстрого получения результатов за короткий период времени. Скорость, с которой модель накапливает данные, имеет значение.
Данные, которые принимает модель, должны иметь ценность. Независимо от того, насколько велик или сложен набор данных, он должен иметь прямое значение.
Подача бессмысленных данных в модель машинного обучения приведет к бессмысленным результатам, которые также могут затруднить процесс принятия решений.
При передаче данных в модель машинного обучения не забывайте проверять точность данных. Неточность данных может привести к неточным результатам.
Алгоритмы
Машинное обучение основано на алгоритмах. Алгоритмы — это логическая программа, которая превращает набор данных в модель.
Машина учится с помощью этих алгоритмов.
Модели
Модель в машинном обучении — это вычислительное представление реальных процессов.
Модель машинного обучения тщательно обучена выявлять и распознавать эти модели реального мира так же, как это делают люди с помощью когнитивного обучения.
Как только модель достаточно хорошо обучена, чтобы выявлять и распознавать закономерности, она сможет быстро делать прогнозы и принимать решения.
Извлечение элемента
Извлечение признаков — это процесс сокращения количества признаков в наборе данных путем создания новых признаков из существующих.
Этот метод имеет решающее значение для правильного обучения модели машинного обучения, поскольку наборы данных имеют множество функций. Слишком большое разнообразие функций может быть непосильным для обучения модели машинного обучения. Модель ML начнет страдать от переобучения.
Проблема переобучения возникает, когда модель ML начинает изучать детали и шум в данных в период обучения до такой степени, что начинает негативно влиять на данные и их результаты.
Продолжение следует: Нажмите здесь
Первоначально опубликовано на https://yugasa.com 9 сентября 2021 г.
