Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая генерирует выходные данные на основе данных, поступающих в систему, и принимает решение без участия человека или с его минимальным вмешательством. Использование машинного обучения стремительно растет во всем мире. Почти нет области современного бизнеса, где используется машинное обучение, поскольку его применение варьируется от улучшения пользовательского опыта до здравоохранения и современных автомобилей.
Существуют разные типы машинного обучения, но в основном выделяют три основных признанных категории.
-Под наблюдением
-Без присмотра
-Армирование
Контролируемый алгоритм
Как следует из названия, контролируемый алгоритм включает в себя подачу помеченных обучающих данных. Это наиболее распространенная парадигма машинного обучения, очень похожая на обучение ребенка с использованием карточек. Много размеченных данных подаются в алгоритм для обучения и, наконец, просят его сделать прогнозы в никогда ранее не виденных данных на основе ранее изученных данных.
Применение контролируемых алгоритмов
-Распознавание лиц
-Распознавание подписи
-прогноз погоды
-предсказание цены дома
-Прогноз фондового рынка и многое другое
Неконтролируемый алгоритм
Алгоритм машинного обучения без учителя является своего рода противоположностью обучению с учителем, когда он включает немаркированные данные и требует понимания характеристик данных. Оттуда он может группировать или систематизировать данные и обнаруживать скрытый шаблон без вмешательства человека. Интересной характеристикой обучения без учителя является то, что большинство данных в этом мире не помечены, а простое обучение без учителя может помочь повысить производительность в различных областях.
Применение контролируемых алгоритмов
-Обнаружение аномалий
-Уменьшение размерности
-Визуализация
-Группировка журналов пользователей
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением существенно отличается от обучения с учителем и без учителя. Как правило, обучение с подкреплением — это обучение на ошибках, когда оно помещается в среду, и оно вознаграждается и наказывается в соответствии с поведением. Если алгоритм показывает хорошее поведение, то даются положительные отзывы (например, метка или сигнал), и наоборот. Алгоритмы подкрепления обычно используются в игре, где исход решается только в конце игры. Другими приложениями являются оптимизация траектории, динамическое планирование движения и многое другое.
Преимущества и недостатки
У всего есть плюсы и минусы, но что действительно важно, так это плюсы больше или минусы. Мы обязаны определить преимущества и недостатки машинного обучения и разумно их использовать.
Преимущества
-Алгоритмы машинного обучения могут постоянно улучшаться на основе данных, которые мы предоставляем. Крупные компании, такие как Amazon, Facebook и т. д., ежедневно собирают миллиарды данных, что повышает точность и эффективность модели для прогнозирования результатов.
- Наиболее интересной особенностью машинного обучения является автоматизация, которая уменьшает вмешательство человека и помогает компании сосредоточиться на более продуктивных задачах.
- Машинное обучение способно обрабатывать любые данные. Это может быть аудио, видео, персонажи, изображения и многое другое. Он может обрабатывать и анализировать данные так, как не могут многие обычные системы.
Недостатки
- Основной недостаток машинного обучения заключается в том, что для большего объема данных время обучения и процесс также увеличиваются. Иногда могут потребоваться дополнительные ресурсы для вычислений.
-Проекты машинного обучения могут выполняться только специалистом по данным, а наем специалистов по данным может быть дорогостоящим, включая ресурсы для работы с проектами.
Будущее машинного обучения
Использование машинного обучения в различных областях стремительно растет день ото дня. Прогнозируется, что в будущем мировой рынок машинного обучения вырастет еще больше. Поскольку люди зависимы от Интернета и машин, очевидно, что новая революция захватывает мир, и это будет будущее машинного обучения.
