Uczenie maszynowe
Co to jest uczenie maszynowe:
Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki, która oznacza „uczenie maszynowe”.
Jest częścią koncepcji sztucznej inteligencji, która bada sposoby, w jakie maszyny mogą wykonywać zadania, które będą wykonywane przez ludzi.
Jest to programowanie używane w komputerach, utworzone przez wcześniej zdefiniowane reguły, które umożliwiają komputerom podejmowanie decyzji na podstawie poprzednich danych i danych wykorzystywanych przez użytkownika.
Zgodnie z harmonogramami komputer ma możliwość podejmowania decyzji, które mogą na przykład rozwiązywać problemy lub ulepszać publikacje w Internecie.
Jak działa uczenie maszynowe?
Podstawą działania są algorytmy, które są sekwencjami zdefiniowanymi i złożonymi z informacji i instrukcji, które będą śledzone przez komputer.
Sekwencje te umożliwiają komputerom podejmowanie decyzji w zależności od sytuacji i informacji, które zostały do niej wprowadzone.
Jest to algorytm, który przenosi informacje o tym, jak należy wykonać określone procedury i operacje lub jak należy wykonać akcję.
Istnieje kilka rodzajów aplikacji i języków programowania do stosowania algorytmów. Różnią się one w zależności od potrzeb, które zostaną zaspokojone lub z celem utworzonego algorytmu.
Rodzaje uczenia maszynowego
Istnieją dwa główne typy uczenia maszynowego: nauka nadzorowana i nauka bez nadzoru.
Nadzorowana nauka
W uczeniu nadzorowanym istnieje poprzedni zestaw danych wstawionych do maszyny, a sugestie, które zostaną przekazane użytkownikowi, powinny być podobne do zapisanych danych.
Zasadniczo informacje są wykorzystywane do przewidywania wyniku oczekiwanego przez użytkownika lub do klasyfikacji stosowanych elementów.
Przykład: zdjęcie jest umieszczane w przeglądarce internetowej, która wyszukuje informacje o pochodzeniu obrazu lub innych podobnych obrazów.
Uczenie się bez nadzoru
W uczeniu bez nadzoru nie ma określonego oczekiwanego rezultatu, tj. Nie można przewidzieć wyników odniesień.
W tego typu uczeniu dane są grupowane, a wyniki zmieniają się w zależności od zmiennych.
Przykład: w wyszukiwarce biblioteki możliwe jest uzyskanie różnych wyników. Zmiana wyników zależy od rodzaju wyszukiwania i używanych zmiennych, takich jak nazwa książki, nazwisko autora lub data publikacji.
Zobacz także znaczenie sztucznej inteligencji.
Do czego służy uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe może być wykorzystywane do wielu funkcji. Jednym z najczęściej używanych obecnie jest media społecznościowe, wyszukiwanie internetowe i marketing cyfrowy.
Na przykład algorytmy uczenia maszynowego służą do zgłaszania sugestii do użytkownika Internetu. Są one używane w witrynach wirtualnego handlu, sieciach społecznościowych, grach, platformach do przechowywania wideo i aplikacjach do odtwarzania muzyki.
W tym przypadku algorytm wykorzystuje dane swoich sekwencji i dane z historii nawigacji w Internecie, aby przedstawić nowe sugestie użytkownikowi. Preferencje użytkownika podczas przeglądania i udostępniania danych służą do sugerowania podobnych programów lub usług.
Są to bardziej powszechne zastosowania, ale wiedza o uczeniu maszynowym może być również stosowana w wielu innych sytuacjach, takich jak:
- badania w internecie,
- gromadzenie i analiza danych,
- śledzenie wiadomości spamowych,
- organizacja i klasyfikacja informacji,
- poszukiwanie oszustw w Internecie.
Różnica między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się
Zarówno uczenie maszynowe, jak i głębokie uczenie się to sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji. Istnieje jednak różnica między nimi, ponieważ głębokie uczenie się (co oznacza głębokie uczenie się) ma cechy bardziej zbliżone do zdolności uczenia się człowieka.
Głębokie uczenie się wykorzystuje również przewidywanie wyników z ustalonych danych. Różnica polega na tym, że dzieje się to dokładniej, bardziej jak to, co dzieje się w mózgu osoby, ponieważ komputer może bardziej elastycznie dostosować informacje.
Dzieje się tak, ponieważ w głębokim uczeniu się tworzy się sztuczna sieć neuronowa, która działa jak sieć neuronów w ludzkim mózgu.
To właśnie ta sieć sprawia, że działanie maszyny ma wiele podobieństw do funkcjonowania mózgu i jest w stanie uczyć się i interpretować informacje.
Zobacz także znaczenie oprogramowania i bitcoinów.
