Машинное обучение — одна из самых захватывающих технологий, существующих сегодня в мире.
Машинное обучение дает компьютерам возможность учиться без явного программирования, оно дает компьютерам качество, подобное людям: способность учиться. Сегодня машинное обучение активно используется во многих других областях, чем можно было бы ожидать. В этом отрывке я поделюсь некоторыми вещами, которые я узнал на DeveLearn о машинном обучении.
Как работает машинное обучение?
Этот процесс начинается с подачи данных хорошего качества, а затем обучения машин путем построения различных моделей машинного обучения с использованием данных и различных алгоритмов. Выбор алгоритмов зависит от того, какой тип данных у нас есть и какую задачу мы пытаемся автоматизировать.
Демистификация машинного обучения
Машинное обучение, безусловно, является популярным в наши дни, почти каждая новая разработка в области компьютерных наук связана с машинным обучением. Например, рекомендации продуктов Amazon, которые вы получаете, также генерируются алгоритмом машинного обучения.
Во-первых, машинное обучение — это подполе искусственного интеллекта, поскольку данные везде, машинное обучение и наука о данных тоже везде! Всякий раз, когда мы думаем о термине «Машинное обучение», мы можем думать о самоуправляемых автомобилях, но машинное обучение выходит далеко за рамки этого. Читайте дальше, чтобы узнать больше об ожидаемом и неожиданном использовании машинного обучения в современном мире.
Машинное обучение: предсказуемое использование
Распознавание речи. Обработка естественного языка или NLP используется при взаимодействии между машинами и людьми с помощью лингвистики. Например: Кортана, Сири.
Компьютерное зрение.Распознавание лиц, распознавание образов, методы распознавания символов являются частью компьютерного зрения. Машинное обучение с его широким спектром алгоритмов лежит в основе компьютерного зрения.
Автомобили с автоматическим управлением.Машинное обучение позволило управлять автомобилями без вмешательства человека с помощью набора удивительных алгоритмов.
Система веб-поиска.Одна из причин, почему поисковые системы, такие как google, bing и т. д., работают так хорошо, заключается в том, что система научилась ранжировать страницы с помощью сложного алгоритма обучения.
Машинное обучение: непредсказуемое использование
Рекомендации Amazon/Netflix/Youtube. Алгоритмы машинного обучения, называемые «рекомендательными системами», работают в фоновом режиме, изучают личные предпочтения каждого пользователя и дают рекомендации в соответствии с ними.
Интеллектуальный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных и большие данные — это всего лишь проявления изучения и извлечения уроков из данных в более широком масштабе. И где бы ни стояла задача извлечения информации из данных, машинное обучение всегда рядом.
Фондовый рынок/жилищный сектор. Чтобы лучше оценить рынок, в этих областях используется машинное обучение. Методы регрессии» используются для прогнозирования цены дома, а также могут анализировать тенденции фондового рынка.
Приложения для добавления тегов к фотографиям. Будь то facebook или любое другое приложение для добавления тегов к фотографиям, возможность отмечать друзей делает их еще более актуальными. Все это возможно благодаря алгоритму распознавания лиц, работающему за приложением.
Детектор спама. Наш почтовый агент, такой как Gmail или Hotmail, выполняет за нас большую работу по классификации писем и перемещению писем со спамом в папку со спамом. Это снова достигается с помощью классификатора спама, работающего в задней части почтового приложения.
Типы машинного обучения
Обучение с учителем – включает обучение на обучающем наборе данных с помеченными данными с использованием моделей классификации и регрессии. Этот процесс обучения продолжается до тех пор, пока не будет достигнут требуемый уровень производительности.
Обучение без учителя – включает использование неразмеченных данных, а затем поиск базовой структуры в данных, чтобы узнавать все больше и больше о самих данных, используя модели факторного и кластерного анализа.
Обучение с частичным учителем – включает использование неразмеченных данных, таких как обучение без учителя, с небольшим объемом размеченных данных. Использование размеченных данных значительно повышает точность обучения, а также является более рентабельным, чем контролируемое обучение.
Обучение с подкреплением – это обучение оптимальным действиям методом проб и ошибок. Таким образом, следующее действие определяется путем изучения поведения, основанного на текущем состоянии и максимизирующего вознаграждение в будущем.
Завершение
Сегодня компании используют машинное обучение для улучшения бизнес-решений, повышения производительности, выявления болезней, прогнозирования погоды и многого другого. С экспоненциальным ростом технологий нам нужны не только более совершенные инструменты для понимания данных, которые у нас есть в настоящее время, но нам также необходимо подготовиться к данным, которые у нас будут. Для достижения этой цели нам необходимо построить интеллектуальные машины.
Мы можем написать программу, которая будет делать простые вещи. Но в большинстве случаев запрограммировать интеллект в нем сложно. Лучший способ сделать это — дать машинам возможность самим чему-то научиться.
Представьте, что вы пытаетесь выбросить бумагу в мусорное ведро. С первой попытки вы понимаете, что вложили в нее слишком много сил. Вторая попытка, вы понимаете, что находитесь ближе к цели, но вам нужно увеличить угол броска. Здесь происходит то, что в основном после каждого броска мы чему-то учимся и улучшаем конечный результат. Мы запрограммированы учиться на собственном опыте.
Однако очень сложная природа многих реальных проблем часто означает, что изобретать специализированные алгоритмы, которые каждый раз будут решать их идеально, нецелесообразно, если не невозможно.
Машинное обучение приходит на помощь, когда проблемы не могут быть решены с помощью типичных подходов, на самом деле машинное обучение успешно применяется к таким проблемам.
Если вы хотите научиться машинному обучению, попробуйте DeveLearn, одну из лучших платформ онлайн-обучения в Индии.
