Машинное обучение

Машинное обучение - это захватывающая область исследований и практики искусственного интеллекта, где исследуются, как компьютерные агенты могут улучшить свое восприятие, познание и действия с приобретенным искусственным опытом. Методы машинного обучения для разумного управления большими и сложными объемами информации основываются на фундаментальных знаниях по многим дисциплинам, включая статистику, математику, компьютерные системы, машиностроение и программирование.

Основные продукты машинного обучения нацелены на взаимодействие с людьми различными способами, включая предоставление оценок явлений, вынесение рекомендаций для принятия решений, а также их инструктаж и исправление.

Машинное обучение https://8d9.ru/category/machine-learning может влиять на многие приложения, основанные на базах данных, в основном которые записаны на серверах компьютеров. Это могут быть данные о здоровье, научные исследования, финансовые показатели, данные о местоположении, погоде, энергии и т. д. Поскольку наше общество все больше полагается на цифровые данные, машинное обучение имеет решающее значение для большинства наших текущих и будущих приложений. Машиноведение - тип искусственного интеллекта, который позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования.

Основной предпосылкой машинного обучения является построение алгоритмов, которые могут принимать входные данные и использовать статистический анализ для прогнозирования выходного значения в допустимом диапазоне. Алгоритмы машинного обучения часто классифицируются как контролируемые или неконтролируемые. Контролируемые алгоритмы требуют от людей предоставления как входного, так и желаемого результата в дополнение к предоставлению обратной связи о точности предсказаний во время обучения. По завершении обучения алгоритм будет применять то, чему его научили. Неконтролируемые алгоритмы не нуждаются в обучении с желаемыми данными о результатах. Вместо этого они используют итеративный подход, называемый глубоким обучением, на основе анализа данных и заключений. Неконтролируемые алгоритмы обучения используются для более сложных задач, нежели контролируемые системы обучения.



Процессы, связанные с машинным обучением, аналогичны процессам интеллектуального анализа данных и прогнозирования. Оба требуют поиска данных, чтобы создать шаблоны и, соответственно, корректировать действия программы. Многие люди знакомы с машинным обучением благодаря покупкам в интернете и последующим показом объявлений, связанных с их тематикой (таргетинговая реклама). Это происходит потому, что механизмы рекомендаций используют машинное обучение для персонализированной доставки онлайн-рекламы в режиме реального времени. Помимо персонализированного маркетинга, другие распространенные случаи использования машинного обучения включают фильтрацию спама, обнаружение угрозы сетевой безопасности, интеллектуальное обслуживание и создание новостных лент. Например, Facebook News Feed использует машинное обучение для персонализации фида каждого участника.