Машинное обучение (МО) вступает в свои права с растущим признанием того, что МО может играть ключевую роль в широком спектре критически важных приложений, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка, распознавание изображений и экспертные системы. Машинное обучение предоставляет потенциальные решения во всех этих и многих других областях и должно стать опорой нашей будущей цивилизации.
Что такое машинное обучение?
В наши дни машинное обучение является новой тенденцией и является приложением искусственного интеллекта. Он использует определенные статистические алгоритмы, чтобы заставить компьютеры работать определенным образом без явного программирования. Алгоритмы получают входное значение и предсказывают выход для него с использованием определенных статистических методов. Основная цель машинного обучения — создание интеллектуальных машин, которые могут думать и работать как люди.
Среди различных типов задач машинного обучения проводится важное различие между контролируемым и неконтролируемым обучением:
- Контролируемое машинное обучение: программа «обучается» на предварительно определенном наборе «обучающих примеров», которые затем облегчают ее способность делать точные выводы при получении новых данных.
- Неконтролируемое машинное обучение: программе предоставляется набор данных, и она должна находить в них закономерности и взаимосвязи.
Почему машинное обучение?
Чтобы лучше понять использование машинного обучения, рассмотрите некоторые случаи, когда машинное обучение применяется: беспилотный автомобиль Google, обнаружение кибер-мошенничества, механизмы онлайн-рекомендаций — например, предложения друзей на Facebook, Netflix, демонстрирующий фильмы и шоу, которые могут вам понравиться. , а также «больше вещей для рассмотрения» и «приобрести что-нибудь себе» на Amazon — все это примеры прикладного машинного обучения.
Как работает машинное обучение?
Алгоритм машинного обучения обучается с использованием набора обучающих данных для создания модели. Когда новые входные данные вводятся в алгоритм ML, он делает прогноз на основе модели.
Прогноз оценивается на точность, и если точность приемлема, развертывается алгоритм ML. Если точность неприемлема, алгоритм машинного обучения снова и снова обучается с расширенным набором обучающих данных.
ЧТО ТРЕБУЕТСЯ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ХОРОШИХ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ?
- Данные — входные данные необходимы для прогнозирования выходных данных.
- Алгоритмы. Машинное обучение зависит от определенных статистических алгоритмов для определения шаблонов данных.
- Автоматизация — это возможность заставить системы работать автоматически.
- Итерация. Полный процесс представляет собой итерацию, то есть повторение процесса.
- Масштабируемость. Емкость машины можно увеличивать или уменьшать по размеру и масштабу.
- Моделирование — модели создаются в соответствии с требованиями процесса моделирования.
Теперь, если вы хотите изучить машинное обучение, выполните следующие действия:
- Начните с изучения типов алгоритмов машинного обучения, таких как:
- Контролируемое обучение
- Неконтролируемое обучение
- Обучение с подкреплением
Когда вы хорошо разбираетесь в теоретических концепциях машинного обучения, вы можете приступить к их реализации, используя выбранное вами оружие, например:
- R
- питон
- САС
Надеюсь, у вас есть представление о машинном обучении. Спасибо за прочтение.