Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, целью которой является предоставление компьютерам возможности обучаться самостоятельно. Он основан на идее, что машины способны учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения без вмешательства человека.
Машинное обучение работает благодаря распознаванию образов. Компьютеры способны самостоятельно адаптироваться при получении новых данных, обучаясь на основе предыдущих вычислений. Благодаря машинному обучению сложные математические расчеты могут обрабатываться и анализироваться быстрее и точнее, чем когда-либо.
Основы машинного обучения
Машинное обучение работает, используя алгоритмы, чтобы заставить компьютеры работать без явного программирования. Используя статистические методы, алгоритмы предсказывают результат после получения входного значения. Они могут анализировать данные, рассчитывать, как используются определенные их части, и генерировать ответы на основе этих расчетов.
Стили машинного обучения включают:
· Контролируемое обучение — ввод и вывод предоставляются компьютеру вместе с обратной связью, и прогнозы компьютера анализируются; пример того, как его можно использовать, - это предупреждение обнаружения мошенничества.
· Неконтролируемое обучение — используется в более сложных задачах; компьютер остается, чтобы найти вывод самостоятельно
· Обучение с полуучителем — для обучения используются как размеченные, так и неразмеченные данные.
· Обучение с подкреплением — вид динамического программирования, использующий систему поощрений и наказаний для обучения алгоритмов; часто используется в играх, робототехнике и навигации
Машинное обучение также можно классифицировать по сходству функций, таких как дерево решений, классификация, кластеризация, глубокое обучение или регрессия. Независимо от того, как оно сгруппировано или классифицировано, все типы машинного обучения включают следующее:
· Представление — язык или классификаторы, понятные компьютеру
· Оценка — балльная или объективная
· Оптимизация — метод поиска
Почему машинное обучение важно
Обучающиеся машины полезны для людей, потому что они способны находить и выделять закономерности в больших объемах данных, которые люди могли упустить. Благодаря машинному обучению процессы принятия решений могут выполняться быстрее и с меньшей вероятностью ошибки. Машины способны быстро и точно адаптироваться к меняющейся среде, обеспечивая понимание новых шаблонов данных.
В современном мире машинное обучение используется во многих областях, таких как создание результатов веб-поиска, фильтрация спама и обнаружение мошенничества. Для предприятий полезно персонализировать опыт клиента, предоставляя рекомендации по продукту. Он используется в различных отраслях: от финансовых услуг до здравоохранения, транспорта, маркетинга и продаж. Машины, способные анализировать большие объемы данных и находить закономерности и решения, являются чрезвычайно полезными инструментами, а не разработками, которые должны вызывать у нас чувство угрозы.
