Машинното обучение е област на компютърните науки, което означава „машинно обучение“.
Това е част от концепцията за изкуствен интелект, която изучава начини за машините да изпълняват задачи, които биха се изпълнявали от хората.
Това е програмиране, използвано в компютри, образувано от предварително дефинирани правила, които позволяват на компютрите да вземат решения въз основа на предишни данни и данни, използвани от потребителя.
Според направените програми компютърът има способността да взема решения, които могат да решат проблеми или да стимулират публикации в Интернет, например.
Как работи машинното обучение?
Основата на работата са алгоритмите, които са дефинирани последователности, съставени от информация и инструкции, които ще бъдат следвани от компютъра.
Тези последователности позволяват на компютрите да вземат решение според ситуацията и информацията, която е въведена в нея.
Това е алгоритъмът, който носи информация за това как трябва да се извършват определени процедури и операции или за това как трябва да се извърши едно действие.
Има няколко вида приложни и програмни езици за използване на алгоритми. Те варират в зависимост от необходимостта, която ще бъде изпълнена, или целта на създадения алгоритъм.
Видове машинно обучение
Има два основни типа машинно обучение: учене под наблюдение и обучение без надзор.
контролирано обучение
При контролирано обучение има предходен набор от данни, въведени в машината и предложенията, които ще бъдат дадени на потребителя, трябва да бъдат подобни на регистрираните данни.
По принцип информацията се използва за предсказване на очакван резултат от потребителя или за класифициране на използваните елементи.
Пример: в интернет браузъра се поставя снимка, която търси, за да намери информация за произхода на изображението или други подобни изображения.
учене без надзор
При ученето без надзор няма конкретен очакван резултат, тоест не е възможно да се предвидят резултатите от пресичането на информация.
При този тип обучение данните се групират и резултатите се променят според променливите.
Пример: в търсачката за библиотеки е възможно да се получат разнообразни резултати. Промяната на резултатите зависи от вида на извършеното търсене и използваните променливи, като име на книга, име на автора или дата на публикуване.
Вижте също значението на Изкуствен интелект.
За какво е машинното обучение?
Машинното обучение може да се използва за много функции. Един от най-използваните днес е в социалните медии, търсенето в интернет и дигиталния маркетинг.
Например алгоритмите за машинно обучение се използват за отправяне на предложения към интернет потребител. Те се използват в уебсайтове за електронна търговия, социални мрежи, игри, платформи за съхранение на видео и приложения за възпроизвеждане на музика.
В този случай алгоритъмът използва данните от вашата последователност и данните от историята на сърфирането в интернет, за да отправя нови предложения към потребителя. Потребителските предпочитания по време на сърфиране и споделяне на данни се използват за предлагане на подобни програми или услуги.
Това са по-често използвани, но знанията за машинно обучение могат да се прилагат и в много други ситуации, като например:
- търсения в интернет,
- събиране и анализ на данни,
- проследяване на спам съобщения,
- организация и класификация на информацията,
- търсене на измами в интернет.
Разлика между машинно обучение и дълбоко обучение
И машинното обучение, и дълбокото обучение са начини за използване на изкуствен интелект. Но има разлика между тях, защото дълбокото обучение (което означава дълбоко обучение) има характеристики, по-близки до човешкия учебен капацитет.
Дълбокото обучение също използва прогнозиране на резултати от установени данни. Разликата е, че това се случва по-точно, по-скоро като това, което се случва в мозъка на човек, защото компютърът може да адаптира информацията по-гъвкаво.
Това се случва, защото при дълбокото обучение се създава изкуствена невронна мрежа, която функционира подобно на мрежата от неврони в човешкия мозък.
Именно тази мрежа прави функционирането на машината много сходно с функционирането на мозъка и е в състояние да научи и интерпретира информация.
Вижте и значенията на софтуер и Биткойн.