Машинное обучение - это область информатики, что означает «машинное обучение».
Это часть концепции искусственного интеллекта, которая изучает способы выполнения машинами задач, которые могут выполняться людьми.
Это программа, используемая в компьютерах, сформированная по заранее определенным правилам, которые позволяют компьютерам принимать решения на основе предыдущих данных и данных, используемых пользователем.
Согласно созданным программам, компьютер может принимать решения, которые могут решать проблемы или, например, способствовать публикации публикаций в Интернете.
Как работает машинное обучение?
Основой работы являются алгоритмы, которые представляют собой определенные последовательности, состоящие из информации и инструкций, которым будет следовать компьютер.
Эти последовательности позволяют компьютерам принимать решения в соответствии с ситуацией и введенной в нее информацией.
Это алгоритм, который несет информацию о том, как должны выполняться определенные процедуры и операции или о том, как должно выполняться действие.
Существует несколько типов приложений и языков программирования для использования алгоритмов. Они различаются в зависимости от потребности, которая будет удовлетворена, или цели созданного алгоритма.
Типы машинного обучения
Существует два основных типа машинного обучения: обучение с учителем и обучение без учителя.
контролируемое обучение
При контролируемом обучении в машину вводится предыдущий набор данных, и предложения, которые будут даны пользователю, должны быть аналогичны зарегистрированным данным.
В основном эта информация используется для прогнозирования ожидаемого результата пользователем или для классификации используемых элементов.
Пример: фотография помещается в интернет-браузер, который ищет информацию о происхождении изображения или других похожих изображений.
обучение без учителя
В обучении без учителя нет конкретного ожидаемого результата, то есть невозможно предсказать результаты пересечения информации.
В этом типе обучения данные группируются, а результаты меняются в зависимости от переменных.
Пример: в поисковой системе библиотеки можно получить разные результаты. Изменение результатов зависит от типа выполняемого поиска и используемых переменных, таких как название книги, имя автора или дата публикации.
См. Также значение Искусственный интеллект.
Для чего нужно машинное обучение?
Машинное обучение можно использовать для многих функций. Один из наиболее часто используемых в настоящее время - это социальные сети, поиск в Интернете и цифровой маркетинг.
Например, алгоритмы машинного обучения используются, чтобы делать предложения пользователю Интернета. Они используются на веб-сайтах электронной коммерции, социальных сетях, играх, платформах хранения видео и приложениях для воспроизведения музыки.
В этом случае алгоритм использует данные вашей последовательности и данные истории просмотров в Интернете, чтобы делать новые предложения пользователю. Пользовательские настройки во время просмотра и обмена данными используются для предложения похожих программ или услуг.
Это более распространенное использование, но знания машинного обучения также могут применяться во многих других ситуациях, например:
- поиск в Интернете,
- сбор и анализ данных,
- отслеживание спам-сообщений,
- организация и классификация информации,
- поиск мошенничества в Интернете.
Разница между машинное обучение а также глубокое обучение
И машинное обучение, и глубокое обучение - это способы использования искусственного интеллекта. Но между ними есть разница, потому что глубокое обучение (что означает глубокое обучение) имеет характеристики, более похожие на способность к обучению человека.
Глубокое обучение также использует прогнозирование результатов на основе установленных данных. Разница в том, что это происходит более точно, больше похоже на то, что происходит в мозгу человека, потому что компьютер может более гибко адаптировать информацию.
Это происходит потому, что при глубоком обучении создается искусственная нейронная сеть, которая функционирует аналогично сети нейронов в человеческом мозгу.
Именно благодаря этой сети функционирование машины во многом схоже с функционированием мозга, и она способна изучать и интерпретировать информацию.
См. Также значения программное обеспечение а также Биткойн.