Η μηχανική μάθηση είναι ένας τομέας της επιστήμης των υπολογιστών που σημαίνει «μηχανική μάθηση».
Είναι μέρος της έννοιας της τεχνητής νοημοσύνης, η οποία μελετά τρόπους για τις μηχανές να εκτελούν εργασίες που θα εκτελούνται από ανθρώπους.
Είναι ένας προγραμματισμός που χρησιμοποιείται σε υπολογιστές, που σχηματίζεται από προκαθορισμένους κανόνες που επιτρέπουν στους υπολογιστές να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει προηγούμενων δεδομένων και δεδομένων που χρησιμοποιεί ο χρήστης.
Σύμφωνα με τα προγράμματα που έγιναν, ο υπολογιστής έχει τη δυνατότητα να λαμβάνει αποφάσεις που μπορούν να λύσουν προβλήματα ή να ενισχύσουν τις δημοσιεύσεις στο Διαδίκτυο, για παράδειγμα.
Πώς λειτουργεί η μηχανική εκμάθηση;
Η βάση της λειτουργίας είναι οι αλγόριθμοι, οι οποίοι είναι καθορισμένες ακολουθίες που αποτελούνται από πληροφορίες και οδηγίες που θα ακολουθούνται από τον υπολογιστή.
Αυτές οι ακολουθίες επιτρέπουν στους υπολογιστές να αποφασίζουν ανάλογα με την κατάσταση και τις πληροφορίες που έχουν εισαχθεί σε αυτήν.
Είναι ο αλγόριθμος που μεταφέρει πληροφορίες για το πώς πρέπει να γίνουν ορισμένες διαδικασίες και λειτουργίες ή για το πώς πρέπει να εκτελείται μια ενέργεια.
Υπάρχουν διάφοροι τύποι γλωσσών εφαρμογής και προγραμματισμού για τη χρήση αλγορίθμων. Διαφέρουν ανάλογα με την ανάγκη που θα ικανοποιηθεί ή τον σκοπό του αλγορίθμου που δημιουργήθηκε.
Τύποι μηχανικής μάθησης
Υπάρχουν δύο κύριοι τύποι μηχανικής μάθησης: εποπτευόμενη μάθηση και μη εποπτευόμενη μάθηση.
εποπτευόμενη μάθηση
Στην εποπτευόμενη εκμάθηση, υπάρχει προηγούμενο σύνολο δεδομένων που έχουν εισαχθεί στο μηχάνημα και οι προτάσεις που θα δοθούν στον χρήστη πρέπει να είναι παρόμοιες με τα καταχωρημένα δεδομένα.
Βασικά οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη ενός αναμενόμενου αποτελέσματος από τον χρήστη ή για την ταξινόμηση των στοιχείων που χρησιμοποιούνται.
Παράδειγμα: μια φωτογραφία τοποθετείται στο πρόγραμμα περιήγησης στο Διαδίκτυο, το οποίο αναζητά πληροφορίες για την προέλευση της εικόνας ή άλλες παρόμοιες εικόνες.
μη εποπτευόμενη μάθηση
Στην μη εποπτευόμενη μάθηση δεν υπάρχει συγκεκριμένο αναμενόμενο αποτέλεσμα, δηλαδή δεν είναι δυνατόν να προβλεφθούν τα αποτελέσματα της διασταύρωσης πληροφοριών.
Σε αυτόν τον τύπο μάθησης, τα δεδομένα ομαδοποιούνται και τα αποτελέσματα αλλάζουν ανάλογα με τις μεταβλητές.
Παράδειγμα: σε μια μηχανή αναζήτησης βιβλιοθήκης είναι δυνατή η λήψη ποικίλων αποτελεσμάτων. Η αλλαγή των αποτελεσμάτων εξαρτάται από τον τύπο της αναζήτησης που πραγματοποιείται και τις μεταβλητές που χρησιμοποιούνται, όπως το όνομα του βιβλίου, το όνομα του συγγραφέα ή την ημερομηνία δημοσίευσης.
Δείτε επίσης την έννοια του Τεχνητή νοημοσύνη.
Σε τι χρησιμεύει η μηχανική μάθηση;
Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για πολλές λειτουργίες. Ένα από τα πιο χρησιμοποιημένα σήμερα είναι στα κοινωνικά μέσα, στην αναζήτηση στο Διαδίκτυο και στο ψηφιακό μάρκετινγκ.
Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούνται για να κάνουν προτάσεις σε έναν χρήστη του Διαδικτύου. Χρησιμοποιούνται σε ιστότοπους ηλεκτρονικού εμπορίου, κοινωνικά δίκτυα, παιχνίδια, πλατφόρμες αποθήκευσης βίντεο και εφαρμογές αναπαραγωγής μουσικής.
Σε αυτήν την περίπτωση, ο αλγόριθμος χρησιμοποιεί τα δεδομένα αλληλουχίας σας και τα δεδομένα ιστορικού περιήγησης στο Διαδίκτυο για να κάνει νέες προτάσεις στον χρήστη. Οι προτιμήσεις των χρηστών κατά την περιήγηση και την κοινή χρήση δεδομένων χρησιμοποιούνται για να προτείνουν παρόμοια προγράμματα ή υπηρεσίες.
Αυτές είναι πιο συχνές χρήσεις, αλλά η γνώση της μηχανικής μάθησης μπορεί επίσης να εφαρμοστεί σε πολλές άλλες καταστάσεις, όπως:
- αναζητήσεις στο Διαδίκτυο,
- συλλογή και ανάλυση δεδομένων,
- παρακολούθηση ανεπιθύμητων μηνυμάτων,
- οργάνωση και ταξινόμηση πληροφοριών,
- αναζήτηση απάτης στο Διαδίκτυο.
Διαφορά μεταξύ μηχανική εκμάθηση και βαθιά μάθηση
Τόσο η μηχανική μάθηση όσο και η βαθιά μάθηση είναι τρόποι χρήσης τεχνητής νοημοσύνης Αλλά υπάρχει μια διαφορά μεταξύ τους επειδή η βαθιά μάθηση (που σημαίνει βαθιά μάθηση) έχει χαρακτηριστικά πιο παρόμοια με την ανθρώπινη μαθησιακή ικανότητα.
Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιεί επίσης την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων από καθιερωμένα δεδομένα. Η διαφορά είναι ότι αυτό συμβαίνει με μεγαλύτερη ακρίβεια, όπως ακριβώς συμβαίνει στον εγκέφαλο ενός ατόμου, επειδή ο υπολογιστής μπορεί να προσαρμόσει τις πληροφορίες με μεγαλύτερη ευελιξία.
Αυτό συμβαίνει επειδή στη βαθιά μάθηση δημιουργείται ένα τεχνητό νευρικό δίκτυο, το οποίο λειτουργεί παρόμοιο με το δίκτυο νευρώνων στον ανθρώπινο εγκέφαλο.
Είναι αυτό το δίκτυο που κάνει τη λειτουργία του μηχανήματος να έχει πολλές ομοιότητες με τη λειτουργία του εγκεφάλου και είναι σε θέση να μάθει και να ερμηνεύσει πληροφορίες.
Δείτε επίσης τις έννοιες του λογισμικό και Bitcoin.