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.