Обучение, как и интеллект, охватывает такой широкий спектр процессов, что трудно дать точное определение. Словарное определение включает в себя такие фразы, как «приобрести знания, или понимание, или навыки путем изучения, обучения или опыта» и «модификация поведенческой тенденции с помощью опыта». Зоологи и психологи изучают обучение животных и людей. В этой книге мы сосредоточимся на обучении на машинах. Существует несколько параллелей между обучением животных и машинным обучением. Конечно, многие методы машинного обучения являются результатом усилий психологов по уточнению своих теорий обучения животных и человека с помощью вычислительных моделей. Также представляется вероятным, что концепции и методы, изучаемые исследователями в области машинного обучения, могут пролить свет на определенные аспекты биологического обучения.
Что касается машин, мы могли бы сказать в очень широком смысле, что машина обучается всякий раз, когда она изменяет свою структуру, программу или данные (на основе своих входных данных или в ответ на внешнюю информацию) таким образом, что ее ожидаемая производительность в будущем улучшается. Некоторые из этих изменений, такие как добавление записи в базу данных, удобно относятся к сфере других дисциплин и не обязательно лучше понимаются из-за того, что их называют обучением. Но, например, когда производительность машины распознавания речи улучшается после прослушивания нескольких образцов речи человека, мы чувствуем себя в этом случае вполне оправданными, чтобы сказать, что машина научилась.
История
Термин машинное обучение был придуман в 1959 году Артуром Сэмюэлем, американским сотрудником IBM и пионером в области компьютерных игр и искусственного интеллекта. Также в этот период использовался синоним самообучающихся компьютеров. Репрезентативной книгой по машинному обучению, исследованиям 1960-х годов была книга Нильссона об обучающихся машинах, посвященная в основном машинному обучению для классификации шаблонов. Интерес, связанный с распознаванием образов, сохранялся и в 1970-х годах, как описано Дудой и Хартом в 1973 году. В 1981 году был представлен отчет об использовании стратегий обучения, позволяющих нейронной сети научиться распознавать 40 символов (26 букв, 10 цифр и 4 специальных символа). ) с компьютерного терминала.
Преимущества:
· Повышение кибербезопасности
· Медицинский диагноз
· Обнаружение спама
· Исключает ручной ввод данных
· Распознавание изображений
И есть длинный список преимуществ обучения машинному обучению. Машинное обучение — очень обширная тема. Сделать это понятным для детей - не чашка чая! Но вы не волнуйтесь, у меня есть решение для вас. Если вы хотите, чтобы ваши дети научились машинному обучению, посетите Code Karo Yaaro. Это одна из лучших онлайн-платформ для программирования, особенно для детей. Их методология обучения очень проста и эффективна, что делает сложную тему, такую как машинное обучение, простой для детей. Ссылки указаны ниже, посетите их сайт!
"YouTube"
