В течение многих лет отрасли находят способы внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в свою работу, чтобы облегчить работу и опередить своих конкурентов. Поскольку это новая технология, исследование ИИ привело к возникновению подконцепций. Машинное обучение — это концепция только ИИ, который представляет собой компьютер, способный учиться без программирования.

Машинное обучение

Мы можем определить машинное обучение (ML) как подмножество ИИ, в котором алгоритмы компьютера используются для автоматического обучения на основе имеющихся данных и информации без специального программирования.

Как только информация и данные собраны, система имеет возможность изменять и улучшать свои общие алгоритмы самостоятельно. Алгоритмы обучения обеспечивают систему для выявления закономерностей на основе собранной информации и данных и, таким образом, построения прогностических моделей на основе собранных наблюдений. ML используется в ситуации, когда прогнозирование не ожидается, с целью получения прогнозов, которые будут полезны.

В мире технологий нет ничего простого, как и в случае с машинным обучением. Точно так же концепция ML далее разбивается на небольшие подмножества на основе количества собранных данных, а затем предоставленной системы: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Тип обучения далее определяется на основе информации, которую он подал помечено или нет.

Вопрос, который может возникнуть у вас, заключается в том, как на самом деле происходит обучение системы. Именно тип машинного обучения определяет, сколько обучения должна пройти ваша система. Таким образом, объем обучения будет определяться количеством данных, которое система предоставила изначально. Данные — это сердце машинного обучения, и, следовательно, без них система никогда не сможет знать, как выполнять свою работу. Прежде чем двигаться дальше, давайте сначала обсудим, что такое ML.

Контролируемое обучение

Обучение с учителем является частью машинного обучения, в котором вход алгоритма ( x ) и соответствующий им вывод ( y ) правильно помечены на основе данных, изначально предоставленных системой. Поскольку как входные, так и выходные данные правильно помечены, система автоматически обучается распознавать закономерности в данных с помощью алгоритмов. Собранные данные затем облегчают системам получение входных данных и выдачу правильно обозначенных выходных данных на основе шаблона. Обучение с учителем имеет доказанные преимущества, когда вы хотите определить будущий ввод данных без вмешательства человека. Лучшим примером использования этой технологии является Facebook, который помогает вам идентифицировать лица людей, загруженных, когда вы отмечаете фотографии конкретных людей на Facebook.

Неконтролируемое обучение

Обычно при обучении без учителя данные передаются в систему, но выходные данные не помечаются, как в случае обучения с учителем. При неконтролируемом обучении система сначала наблюдает за данными, а затем определяет шаблон с данной информацией, а не обучается заранее распознавать шаблон. Как только система закончит распознавать образы, она определяет будущие входные данные на основе образца для получения выходных данных. Неконтролируемое обучение используется на платформах социальных сетей, чтобы рекомендовать друзьям следовать на основе алгоритмов, которые, если вы учитесь в x университете, а другие также учатся в том же университете с того же года, они предложат вам подписаться соответственно.

Обучение с подкреплением

Мы можем определить обучение с подкреплением как подмножество обучения без учителя. Как и при неконтролируемом обучении, данные, предоставляемые системе, не помечены, и, следовательно, системе предоставляется возможность создавать свои собственные шаблоны. Основное различие между ними заключается в том, что когда производится правильный вывод, система помечает этот вывод как правильный. Таким образом, это позволяет системам учиться у своего окружения и исследовать ряд возможностей, вытекающих из него. Например, скажем, когда Spotify рекомендует вам песню, они облегчают вам выбор «большой палец вверх» или «большой палец вниз», а затем используют ваш вклад, чтобы узнать ваш музыкальный вкус.

Приложения машинного обучения

Итак, вы много слышали о машинном обучении? Причина в том, что это следующий шаг в достижении ИИ и, таким образом, большой шаг для разработчиков приложений. Машинное обучение дает приложениям возможность корректировки на основе данных, полученных от пользователей, без какого-либо ручного вмешательства разработчиков. Таким образом, эта технология экономит время разработчиков и в то же время обогащает пользовательский опыт. Несмотря на множество применений приложений машинного обучения, двумя наиболее важными из них являются обработка изображений и прогнозный анализ.

Обработка изображения

Обработка изображений стала возможной благодаря машинному обучению, с которым вы, возможно, сталкиваетесь через день. Он использует контролируемые алгоритмы обучения для обнаружения различных объектов на заданных изображениях. При этом машина обучается на наборе размеченных изображений, содержащих различные объекты. Когда будут получены будущие входные данные, машина достаточно способна идентифицировать эти входные данные и затем пометить их соответствующим образом. Apple Face ID можно назвать лучшим примером обработки изображений.

Предиктивный анализ

Еще одно наиболее известное применение машинного обучения — прогнозный анализ, демонстрирующий прогнозы на основе исторических данных. Это включает в себя предложение слов, которые вы будете использовать при наборе текста. Обычно они записывают шаблон, который вы активно используете, а затем предлагают вам ответ в будущем.

Машинное обучение оказывает огромное влияние на разработку мобильных приложений. От рекомендаций в социальных сетях до разблокировки iPhone — машинное обучение во многих отношениях упростило нашу жизнь. Разработчики могут получить реализацию поведения пользователя. В то же время машинное обучение также способствует повышению безопасности, чтобы пользователь чувствовал себя в безопасности при использовании вашего продукта. Свяжитесь с менеджерами по продуктам Winklix для внедрения машинного обучения в ваше решение.