Машинное обучение

В реальном мире нас окружают люди, которые могут всему научиться на собственном опыте благодаря своим способностям к обучению, и у нас есть компьютеры или машины, которые работают по нашим инструкциям. Но может ли машина также учиться на опыте или прошлых данных, как это делает человек? Итак, наступает роль машинного обучения.

Машинное обучение называется подмножеством искусственного интеллекта, которое в основном связано с разработкой алгоритмов, которые позволяют компьютеру самостоятельно учиться на данных и прошлом опыте. Термин машинное обучение был впервые введен Артуром Сэмюэлем в 1959 году. Мы можем определить его в обобщенном виде как:

Как работает машинное обучение

Система машинного обучения извлекает уроки из исторических данных, строит прогнозные модели и всякий раз, когда получает новые данные, прогнозирует их результат. Точность прогнозируемого вывода зависит от количества данных, поскольку огромное количество данных помогает построить лучшую модель, которая более точно предсказывает вывод.

Предположим, у нас есть сложная проблема, в которой нам нужно выполнить некоторые прогнозы, поэтому вместо написания кода для нее нам просто нужно передать данные в общие алгоритмы, и с помощью этих алгоритмов машина строит логику в соответствии с данные и прогнозировать результат. Машинное обучение изменило наш взгляд на проблему. На приведенной ниже блок-схеме объясняется работа алгоритма машинного обучения:

Особенности машинного обучения:

  • Машинное обучение использует данные для обнаружения различных шаблонов в заданном наборе данных.
  • Он может учиться на прошлых данных и автоматически улучшаться.
  • Это технология, управляемая данными.
  • Машинное обучение очень похоже на интеллектуальный анализ данных, поскольку оно также имеет дело с огромным объемом данных.

Необходимость машинного обучения

Потребность в машинном обучении растет день ото дня. Причина необходимости машинного обучения заключается в том, что оно способно выполнять задачи, которые слишком сложны для того, чтобы человек мог их реализовать напрямую. Как люди, у нас есть некоторые ограничения, поскольку мы не можем получить доступ к огромному количеству данных вручную, поэтому для этого нам нужны некоторые компьютерные системы, и здесь приходит машинное обучение, чтобы упростить нам задачу.

Мы можем обучать алгоритмы машинного обучения, предоставляя им огромное количество данных и позволяя им исследовать данные, строить модели и автоматически прогнозировать требуемый результат. Производительность алгоритма машинного обучения зависит от количества данных и может быть определена функцией стоимости. С помощью машинного обучения мы можем сэкономить и время, и деньги.

Важность машинного обучения легко понять по примерам его использования. В настоящее время машинное обучение используется в беспилотных автомобилях, обнаружении кибермошенничества, распознавании лиц и рекомендация друзей через Facebook и т. д. Различные ведущие компании, такие как Netflix и Amazon, создали модели машинного обучения, которые используют огромное количество данных для анализа интересов пользователей и рекомендации соответствующих продуктов.

Ниже приведены некоторые ключевые моменты, показывающие важность машинного обучения:

  • Быстрое увеличение производства данных
  • Решение сложных задач, которые трудны для человека
  • Принятие решений в различных секторах, включая финансы
  • Поиск скрытых закономерностей и извлечение полезной информации из данных.