Святым Граалем информатики является создание машины, которая может принимать решения без участия человека. Он должен быть в состоянии принимать точные решения, позволяя работать без участия человека. Алгоритмы машинного обучения отлично справляются с этим, и они являются одними из лучших разработок в области компьютерных наук. Машинное обучение сейчас является одной из развивающихся областей в этой отрасли, и так будет еще долго.
Следует отметить, что ландшафт машинного обучения сильно изменился за эти годы, и он будет только улучшаться. Мы видим появление множества новых технологий, и они предлагают множество преимуществ для компаний. Машинное обучение, по сути, означает создание модели машинного обучения, которая может предсказывать будущее на основе прошлого.
Типы машинного обучения
Первое, что нужно знать о машинном обучении, это то, что существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, которые вы можете реализовать. При машинном обучении вы тратите свое время на создание модели, которая использует данные для прогнозирования будущего, или вы строите модель, которая должна предсказывать будущее на основе отсутствия данных.
У нас есть контролируемое обучение и неконтролируемое обучение. Как следует из названия, ваш алгоритм машинного обучения может учиться либо на данных, которые вы ему передаете, либо сам по себе. Неконтролируемое обучение имеет решающее значение в ситуациях, когда у вас нет нужных данных для ввода в ваш алгоритм. У вас также есть полуконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Вы можете думать об этом как об обучении модели тому, что правильно, а затем подкреплении этого, как только она приняла решение. Понимание этих концепций поможет вам существенно повлиять на ваши результаты.
Контролируемое и неконтролируемое обучение
Как упоминалось выше, главное, что вам нужно понимать между обучением с учителем и обучением без учителя, заключается в том, что при обучении с учителем вы обучаете свои модели машинного обучения тому, какими должны быть правильные результаты. Такая модель машинного обучения понимает, чего она пытается достичь.
Неконтролируемое обучение предполагает, что модель самостоятельно определяет конечный результат. Это более сложный процесс, но он дает вам больше гибкости в ситуациях, когда вы не можете заранее знать, каким должен быть результат. Эти модели также лучше справляются с поиском ответов на различные вопросы, когда мы не знаем, что произойдет.
Интеграция машинного обучения в ваш проект
Зачем интегрировать машинное обучение в ваш следующий проект? Машинное обучение, по сути, дает вам возможность создавать программное обеспечение, которое может обнаруживать закономерности и принимать точные решения. Например, он может лежать в основе вашего программного обеспечения CRM. Вы можете использовать его в бизнес-аналитике и анализе данных.
Вы также можете использовать его в качестве виртуального помощника. Независимо от того, какой вариант вы выберете, существует множество способов, с помощью которых люди могут использовать машинное обучение для улучшения своих результатов. На самом деле, есть несколько компаний, полностью построенных на машинном обучении.
Первоначально опубликовано на https://xpresso.ai 5 января 2022 г.
