Машинно обучение
Какво е машинно обучение:
Машинното обучение е област на компютърните науки, която означава "машинно обучение".
Той е част от концепцията за изкуствен интелект, който изучава начините, по които машините могат да поставят задачи, които да се изпълняват от хората.
Това е програмиране, използвано в компютрите, формирано от предварително дефинирани правила, които позволяват на компютрите да вземат решения въз основа на предишните данни и в данните, използвани от потребителя.
Според направените графици компютърът има способността да взема решения, които могат да решават проблеми или да увеличават публикациите в интернет, например.
Как работи машинното обучение?
В основата на операцията стоят алгоритмите, които са дефинирани последователности и съставени от информация и инструкции, които ще бъдат следвани от компютъра.
Тези последователности позволяват на компютрите да вземат решение в зависимост от ситуацията и с информацията, която е въведена в нея.
Това е алгоритъмът, който пренася информация за това как трябва да се извършват определени процедури и операции или как трябва да се извърши действие.
Съществуват няколко вида приложения и езици за програмиране за използване на алгоритми. Те варират в зависимост от нуждите, които ще бъдат изпълнени или с целта на създадения алгоритъм.
Видове машинно обучение
Съществуват два основни вида машинно обучение: обучение под надзор и обучение без надзор.
Контролирано обучение
В наблюдаваното обучение има предишен набор от данни, поставени в машината и предложенията, които ще бъдат дадени на потребителя, трябва да бъдат подобни на записаните данни.
По принцип информацията се използва за предсказване на очакван от потребителя резултат или за класифициране на използваните елементи.
Пример: в интернет браузъра се поставя снимка, която търси информация за произхода на изображението или други подобни изображения.
Неподдържано обучение
При обучение без надзор няма конкретен очакван резултат, т.е. не е възможно да се предскажат резултатите от кръстосаното препращане.
При този тип обучение данните се групират и резултатите се променят според променливите.
Пример: в търсачката на библиотека е възможно да се постигнат разнообразни резултати. Промяната на резултатите зависи от вида на търсенето и използваните променливи, като име на книга, име на автора или дата на публикуване.
Вижте също значението на изкуствения интелект.
За какво е машинно обучение?
Машинното обучение може да се използва за много функции. Един от най-използваните днес е в социалните медии, интернет търсенето и дигиталния маркетинг.
Например, алгоритмите за машинно обучение се използват, за да се правят предложения към интернет потребител. Те се използват във виртуални търговски обекти, социални мрежи, игри, платформи за съхранение на видео и приложения за възпроизвеждане на музика.
В този случай алгоритъмът използва данните от своите последователности и данните за историята на навигацията в интернет, за да прави нови предложения на потребителя. Потребителските предпочитания по време на сърфиране и споделяне на данни се използват за предлагане на подобни програми или услуги.
Това са по-често използвани приложения, но познанията за машинно обучение могат да се прилагат и в много други ситуации, като:
- изследвания в интернет,
- събиране и анализ на данни,
- проследяване на спам съобщения,
- организация и класификация на информацията,
- търсене на измами в интернет.
Разлика между машинното обучение и дълбокото обучение
Както машинното обучение, така и дълбокото обучение са начини за използване на изкуствен интелект. Но има разлика между тях, защото дълбокото обучение (което означава дълбоко учене) има характеристики, които са по-сходни с капацитета на обучение на човека.
Дълбокото обучение използва и прогнозирането на резултатите от установените данни. Разликата е, че това се случва по-точно, повече като това, което се случва в мозъка на човек, защото компютърът може да адаптира информацията по-гъвкаво.
Това е така, защото в дълбокото обучение се създава изкуствена невронна мрежа, която работи като мрежа от неврони в човешкия мозък.
Именно тази мрежа прави работата на машината много сходни с функционирането на мозъка и е способна да научи и интерпретира информация.
Вижте също значението на софтуера и биткойна.
