Mašinos mokymas

Kas yra mašinos mokymasis:

Mašininis mokymasis yra kompiuterių mokslo sritis, kuri reiškia „mašininį mokymąsi“.

Tai yra dirbtinio intelekto koncepcijos dalis, kurioje nagrinėjami būdai, kaip mašinos sukelia užduotis, kurias atliktų žmonės.

Tai programavimas, naudojamas kompiuteriuose, sudarytas iš anksčiau apibrėžtų taisyklių, leidžiančių kompiuteriams priimti sprendimus pagal ankstesnius duomenis ir naudotojo naudojamus duomenis.

Pagal tvarkaraščius, kompiuteris turi galimybę priimti sprendimus, kurie gali išspręsti problemas arba padidinti publikacijas internete.

Kaip mašina mokosi?

Operacijos pagrindas yra algoritmai, kurie yra apibrėžtos sekos, susidedančios iš informacijos ir instrukcijų, kurių bus laikomasi kompiuterio.

Šios sekos leidžia kompiuteriams priimti sprendimą pagal situaciją ir į ją įvestą informaciją.

Tai algoritmas, kuriame pateikiama informacija apie tai, kaip turi būti atliekamos tam tikros procedūros ir veiksmai, arba kaip turėtų būti atliekamas veiksmas.

Algoritmų naudojimui yra keletas programų ir programavimo kalbų. Jie skiriasi priklausomai nuo poreikių, kurie bus patenkinti, arba sukurto algoritmo tikslu.

Mašinos mokymosi tipai

Yra du pagrindiniai mašinos mokymosi tipai: prižiūrimas mokymasis ir nekontroliuojamas mokymasis.

Prižiūrimas mokymasis

Stebintame mokyme yra ankstesnis duomenų rinkinys, įterptas į mašiną, o naudotojui pateikiami pasiūlymai turi būti panašūs į įrašytus duomenis.

Iš esmės informacija naudojama prognozuoti naudotojo tikėtiną rezultatą arba atlikti naudojamų elementų klasifikaciją.

Pavyzdys: nuotrauka dedama į interneto naršyklę, kurioje ieškoma informacijos apie vaizdo ar kitų panašių vaizdų kilmę.

Nereikalingas mokymasis

Nekontroliuojamame mokyme nėra konkrečių laukiamų rezultatų, ty neįmanoma numatyti kryžminių nuorodų rezultatų.

Šio tipo mokymosi metu duomenys sugrupuojami ir rezultatai keičiami pagal kintamuosius.

Pavyzdys: bibliotekos paieškos sistemoje galima pasiekti įvairius rezultatus. Rezultatų keitimas priklauso nuo paieškos tipo ir naudojamų kintamųjų, pvz., Knygos pavadinimo, autoriaus pavadinimo ar paskelbimo datos.

Taip pat žr. Dirbtinio intelekto reikšmę.

Kas yra mašinų mokymasis?

Mašinų mokymasis gali būti naudojamas daugeliui funkcijų. Vienas iš labiausiai naudojamų šiandien yra socialinės žiniasklaidos, interneto paieškos ir skaitmeninės rinkodaros srityse.

Pavyzdžiui, kompiuterio mokymosi algoritmai naudojami norint pateikti interneto vartotojui pasiūlymus. Jie naudojami virtualios prekybos svetainėse, socialiniuose tinkluose, žaidimuose, vaizdo įrašų saugojimo platformose ir muzikos atkūrimo programose.

Tokiu atveju algoritmas naudoja sekų duomenis ir navigacijos internete istoriją, kad naudotojui pateiktų naujus pasiūlymus. Naudojant naršymo ir dalijimosi duomenimis naudotojo parinktis naudojamos panašios programos ar paslaugos.

Tai dažniau naudojami, tačiau mašinų mokymosi žinios taip pat gali būti taikomos daugeliui kitų situacijų, pavyzdžiui:

  • mokslinius tyrimus internete, \ t
  • duomenų rinkimas ir analizė, \ t
  • stebėti šlamšto pranešimus,
  • informacijos organizavimas ir klasifikavimas, \ t
  • ieškoti sukčiavimo internete.

Skirtumas tarp mašinos mokymosi ir gilaus mokymosi

Tiek mašininis mokymasis, tiek gilus mokymasis yra būdas naudoti dirbtinį intelektą. Tačiau tarp jų yra skirtumas, nes gilus mokymasis (tai reiškia gilų mokymąsi) turi savybių, panašesnių į žmogaus mokymosi gebėjimus.

Gilus mokymasis taip pat naudoja prognozuojamus duomenis iš nustatytų duomenų. Skirtumas yra tas, kad jis vyksta tiksliau, labiau panašus į tai, kas vyksta žmogaus smegenyse, nes kompiuteris gali pritaikyti informaciją lanksčiau.

Taip yra todėl, kad giliai mokantis sukuriamas dirbtinis nervų tinklas, kuris veikia kaip neuronų tinklas žmogaus smegenyse.

Būtent šis tinklas sukuria mašinos veikimą daugeliu panašumų su smegenų funkcionavimu ir gali mokytis bei interpretuoti informaciją.

Taip pat žr. Programinės įrangos ir Bitcoin reikšmes.