Введение
Мы все знаем о текущем состоянии искусственного интеллекта. Машинное обучение является одним из компонентов. Машинное обучение и глубокое обучение — это два метода достижения искусственного интеллекта. Процесс проекта ИИ состоит из трех этапов. Сбор данных, обучение модели и развертывание — это три шага. Для моделей мы используем машинное обучение.
Что такое машинное обучение и как оно работает?
Наука об обучении машин самостоятельному обучению называется машинным обучением. Машинное обучение меняет и заново изобретает мир, а также меняет отрасли и рабочие функции по всему миру.
Машинное обучение настолько широко распространено, что вы, вероятно, используете его ежедневно, даже не подозревая об этом. Машинное обучение используется практически на каждом этапе процесса, от разблокировки телефона с помощью вашего лица до учета вашей посещаемости с помощью биометрической машины.
Каждый будущий специалист по данным должен повышать квалификацию в области методов и технологий машинного обучения и применять их для решения реальных бизнес-задач в эпоху машинного обучения.
Какие проблемы может решить машинное обучение?
С какими проблемами может помочь машинное обучение?
Проблемы с машинным обучением можно разделить на три категории:
Машинное обучение под наблюдением
Машинное обучение без контроля
Обучение через подкрепление
Машинное обучение под наблюдением используется, когда у вас есть предыдущие данные с результатами (метки на языке машинного обучения) и вы хотите предсказать будущие результаты. Проблемы, связанные с контролируемым машинным обучением, можно разделить на два типа:
Проблемы классификации. Когда вам нужно разделить результаты на несколько категорий. группы. Например, определение того, потерпит ли клиент неудачу по кредиту, является проблемой классификации, которая интересует каждый банк.
Проблема регрессии: когда вы пытаетесь выяснить, сколько что-то стоит, вы имеете дело с проблемой регрессии. Задача регрессии, например, заключается в определении ожидаемого количества дефолтов со стороны клиента.
Машинное обучение без контроля. Бывают случаи, когда вы не хотите прогнозировать результат с точностью до миллисекунды. Вам просто нужно сделать некоторую сегментацию или группировку. Например, банк может захотеть сегментировать своих клиентов, чтобы лучше понять их поведение. Поскольку мы не прогнозируем никаких результатов, это проблема неконтролируемого машинного обучения.
Обучение с помощью подкрепления считается единственным способом достижения настоящего искусственного интеллекта. И это правильно, потому что обучение с подкреплением имеет огромные перспективы. Это более сложная проблема, чем обычное машинное обучение, но она так же важна для будущего.
