Вот 10 вещей, которые нужно знать о машинном обучении
1. Машинное обучение похоже на черный ящик
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), в которой компьютеры используют данные для обучения и повышения своей производительности без явного программирования. Это область компьютерных наук, которая дает системам возможность автоматически улучшать свою производительность с помощью опыта, накопленного в предыдущих задачах. Он использовался в самых разных приложениях, включая компьютерные системы, которые могут повысить свою производительность за счет обучения на основе опыта, обучения, адаптации или развития. Он использует различные методы для автоматического обнаружения шаблонов в данных, что полезно для многих приложений, включая медицинскую диагностику, профилактическое обслуживание, целевой маркетинг и обнаружение мошенничества.
Наиболее распространенной и, возможно, самой важной особенностью машинного обучения является его способность автоматизировать вывод алгоритма. Вместо того, чтобы настраивать различные параметры алгоритма, машина способна настраивать себя и изменять свое поведение в соответствии с изменениями в окружающей среде.
2. Машинное обучение и типы данных
Машинное обучение (ML) — это изучение алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или классифицировать новые данные. ML — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ). Существует множество различных типов алгоритмов и методов машинного обучения, которые можно использовать для решения самых разных задач. Нейронные сети, например, представляют собой тип алгоритма машинного обучения, который особенно хорош для обучения на основе данных и прогнозирования. Нейронные сети моделируются по образцу человеческого мозга.
Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет машине автоматически повышать свою производительность по мере накопления опыта. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет машине автоматически повышать свою производительность по мере накопления опыта. К наиболее распространенным приложениям машинного обучения относятся: Классификация текста, изображений и видео.
3. Машинное обучение — это процесс
Машинное обучение — это процесс, а не продукт. Есть много способов снять шкуру с кошки, например, вы можете использовать нейронные сети, генетические алгоритмы и т. д. Процесс машинного обучения очень прост. Вам нужно предоставить алгоритму набор данных и заставить его учиться на этих данных. В конце процесса у вас будет модель, которая способна что-то делать. Вы можете использовать его для прогнозирования погоды, поиска закономерностей в базе данных или оптимизации своего веб-сайта. Давайте немного подробнее разберемся с техникой. Машинное обучение — это процесс анализа данных, который автоматизирован компьютером. Компьютер обучен распознавать закономерности в больших объемах данных. Он может учиться сам по себе или быть обученным людьми. Обученный компьютер теперь может использовать изученные шаблоны для принятия решений. Например, вы можете научить компьютер распознавать закономерности в изображениях, и тогда компьютер сможет распознавать новые изображения.
4. Машинному обучению нужны данные
Машинное обучение — это метод обучения компьютеров на основе данных без явного программирования. Это основная концепция искусственного интеллекта, которая широко используется в таких приложениях, как распознавание изображений и обработка естественного языка. Основная концепция машинного обучения известна как аналогия с «черным ящиком». Проще говоря, алгоритм машинного обучения — это «черный ящик», который принимает данные в качестве входных данных и создает данные в качестве выходных данных. Система обучается на определенном наборе входных данных и желаемых выходных данных. Затем система берется производить выходные данные для ранее невидимых входных данных. Термин «машинное обучение» немного неверен, поскольку система не учится так, как это делают люди, но это все же мощная техника.
5. Машинное обучение требует ввода
Машинное обучение — это модное слово, которое используется почти в каждом бизнесе. Но что это на самом деле означает? Какое это имеет отношение к улучшенному веб-сайту или лучшему опыту для ваших посетителей? Большинство людей не осознают, насколько их веб-сайт влияет на их жизнь за пределами веб-сайта, но выдающийся пользовательский опыт (UX) часто может привести к конверсиям. Машинное обучение — увлекательная тема. Это то, что можно найти не только на веб-сайтах, но и во всем: от того, как интернет-магазины предлагают бесплатную доставку, до того, как чат-боты разговаривают с покупателями.
Машинное обучение используется почти во всех отраслях и сейчас является горячей темой. Многие предприятия полагаются на машинное обучение для создания интеллектуальных приложений и сервисов. Однако этот термин стал модным словом и часто используется неправильно. В результате многие люди боятся этого и думают о нем как о чем-то сложном и трудном для понимания. Чтобы доказать, что машинное обучение проще, чем кажется, мы создали этот пост в блоге, чтобы познакомить вас с основами этой технологии.
6. Машинное обучение — это больше, чем просто классификации
Машинное обучение — это не просто. Это не волшебная кнопка, которую можно нажимать и выключать, чтобы создать решение на основе того, что вы ему скормили. Человек не может что-то сделать или не сделать. Малейшее изменение может существенно повлиять на результат. Если вы говорите об очень сложной проблеме распознавания изображений, на вашем изображении даже есть области, которые ваш алгоритм может не распознать. Некоторые алгоритмы машинного обучения не работают, когда входные данные слишком зашумлены или отсутствуют определенные области изображения. Алгоритм машинного обучения никогда не сможет правильно идентифицировать изображение льва, если оно разделено на миллион частей.
7. Машинное обучение — это больше, чем просто обратная связь
Одной из самых интересных особенностей машинного обучения является то, что это бесконечный процесс. В некотором смысле можно сказать, что идеального машинного обучения не существует. Как только вы дойдете до стадии, когда машина, которую вы тренируете, перестанет ошибаться и начнет делать все правильно, вы можете считать ее идеальной… но это не так. Единственный способ достичь этого этапа — протестировать машину с данными, которые она никогда раньше не видела. Здесь машинное обучение становится еще интереснее. Речь идет не только об обучении машины данными, которых она раньше не видела, чтобы она могла делать более точные прогнозы, но и о том, чтобы сделать эти данные доступными, чтобы машина могла протестировать себя.
8. Машинное обучение может создать ЛЮБОЙ
Машинное обучение стало популярным в науке о данных, а также в технологиях в целом, но начать работу не так сложно, как вы думаете. Машинное обучение — это набор алгоритмов, которые позволяют компьютеру учиться на данных. Алгоритмы можно использовать для прогнозирования вероятности события, которое произойдет в будущем. Затем алгоритмы машинного обучения могут проверить эти прогнозы на новых данных и внести коррективы. Алгоритмы также могут делать это с большим количеством данных и большим количеством итераций. Чем больше вводится данных и выполняется больше итераций, тем точнее прогнозирует события компьютер. Тем не менее, существует два основных типа машинного обучения: контролируемое и неконтролируемое. Контролируемое машинное обучение начинается с известного набора ответов, а затем пытается найти закономерности в данных, которые приводят к этим ответам. Неконтролируемое машинное обучение не имеет известного ответа и используется для обнаружения скрытых закономерностей в данных.
9. Машинное обучение все еще новое
В мире бизнеса и технологий есть два основных способа делать прогнозы: либо использовать данные, либо использовать свой мозг. Многие люди думают, что именно данные в конечном итоге примут лучшее решение, но машинное обучение все еще новое — оно существует всего около 60 лет. Вначале он использовался для многих вещей, таких как космическая гонка, но только недавно его стали использовать в коммерческих целях. Кажется, что каждый хочет принять участие в действии, и теперь машинное обучение проявляется в потребительских товарах, таких как смартфоны, часы и даже зубные щетки.
10. Будущее за машинным обучением
О чем вы думаете, когда слышите или читаете слово «машинное обучение»? Вы думаете о роботе, способном думать самостоятельно, или о самоуправляемом автомобиле, который вы сможете купить в ближайшие несколько лет? Я думаю, вы думаете об обеих этих вещах и многих других возможностях. Видите ли, за машинным обучением будущее. Машинное обучение лежит в основе технологии, которая заставляет Amazon предлагать книги, которые могут вам понравиться, на основе ваших прошлых покупок, технологии, которая позволяет Netflix узнать, какие фильмы вы хотите посмотреть, и технологии, которая используется для совершения вашего телефонного звонка. ты такси. Машинное обучение может сделать все это за вас и многое другое.
Вывод:
Машинное обучение — это модное слово, и легко предположить, что это далеко в будущем.
Подпишитесь на DDIntel Здесь.
Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com
Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate
