Машинне навчання
Що таке машинне навчання:
Машинне навчання - це область комп'ютерних наук, що означає "машинне навчання".
Вона є частиною концепції штучного інтелекту, яка вивчає способи, якими машини можуть ставити завдання, які виконуватимуть люди.
Це програмування, що використовується в комп'ютерах, формується за допомогою раніше визначених правил, які дозволяють комп'ютерам приймати рішення на основі попередніх даних і в даних, що використовуються користувачем.
Згідно з розробленими графіками, комп'ютер має можливість приймати рішення, які можуть вирішувати проблеми або підвищувати публікації в Інтернеті, наприклад.
Як працює машинне навчання?
В основі операції лежать алгоритми, які визначаються послідовностями і складаються з інформації та інструкцій, за якими буде дотримуватися комп'ютер.
Ці послідовності дозволяють комп'ютерам приймати рішення відповідно до ситуації та з введеною в неї інформацією.
Це алгоритм, який містить інформацію про те, як повинні виконуватися певні процедури та операції або як повинна виконуватися дія.
Існує кілька типів додатків і мов програмування для використання алгоритмів. Вони змінюються в залежності від потреб, які будуть задоволені або з метою створення створеного алгоритму.
Типи машинного навчання
Існує два основних типи машинного навчання: навчання під наглядом і без нагляду.
Контрольоване навчання
У навчанні з контролем є попередній набір даних, вставлений в апарат, і пропозиції, які будуть надані користувачеві, повинні бути подібними до записаних даних.
В основному інформація використовується для прогнозування очікуваного користувачем результату або для класифікації використовуваних елементів.
Приклад: фотографія розміщена в інтернет-браузері, яка шукає інформацію про походження зображення або інші подібні зображення.
Навчання без нагляду
У неконтрольованому навчанні немає конкретного очікуваного результату, тобто неможливо передбачити результати перехресних посилань.
У цьому типі навчання дані групуються і результати змінюються відповідно до змінних.
Приклад: у пошуковій системі бібліотеки можна досягти різноманітних результатів. Зміна результатів залежить від типу пошуку та використовуваних змінних, таких як назва книги, ім'я автора або дата публікації.
Див. Також значення штучного інтелекту.
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання може використовуватися для багатьох функцій. Одним з найбільш використовуваних сьогодні є соціальні медіа, пошук в Інтернеті та цифровий маркетинг.
Наприклад, алгоритми машинного навчання використовуються для внесення пропозицій користувачеві Інтернету. Вони використовуються у віртуальних комерційних сайтах, соціальних мережах, іграх, платформах для зберігання відео та програм відтворення музики.
У цьому випадку алгоритм використовує дані своїх послідовностей і дані історії навігації в інтернеті для внесення нових пропозицій користувачеві. Користувацькі налаштування під час перегляду веб-сторінок і обміну даними використовуються для пропонування подібних програм або послуг.
Це більш поширене використання, але знання машинного навчання можуть також застосовуватися до багатьох інших ситуацій, таких як:
- дослідження в Інтернеті,
- збір та аналіз даних,
- відстеження спам-повідомлень,
- організація та класифікація інформації,
- пошук шахрайства в Інтернеті.
Різниця між машинним навчанням і глибоким навчанням
Як машинне навчання, так і глибоке навчання - це способи використання штучного інтелекту. Але є різниця між ними, оскільки глибоке навчання (що означає глибоке навчання) має характеристики, більш схожі на здатність до навчання людини.
Глибоке навчання також використовує прогнозування результатів з встановлених даних. Різниця в тому, що це відбувається більш точно, більше схоже на те, що відбувається в мозку людини, тому що комп'ютер може більш гнучко адаптувати інформацію.
Це пояснюється тим, що в глибокому навчанні створюється штучна нейронна мережа, яка працює як мережа нейронів людського мозку.
Саме ця мережа, що робить роботу машини має багато спільного з функціонуванням мозку і здатна вивчати і інтерпретувати інформацію.
Див. Також значення програмного забезпечення та Bitcoin.
