Обучение — это часть процесса роста каждого живого существа.
Растения учатся фотосинтезу, животные учатся охоте, а люди учатся ездить на велосипеде. Это универсальный навык, которым обладает каждый организм на этой планете. Но что, если бы я сказал вам, что машины тоже могут учиться? Страшно, правда?
Машинное обучение (ML) — это странная новая концепция, которая может быть очень интересной, если вы углубитесь в нее.
Машины тоже могут учиться, причем сами по себе! Не волнуйтесь, ваш компьютер не обретет жизнь, если вы начнете что-то делать, но я надеюсь, что смогу открыть ваш разум для этих удивительных аспектов, особенно того, насколько технологии улучшились за последние несколько лет.
Что такое машинное обучение и как оно работает?
Короче говоря, все дело в вычислениях. Это немного отличается от программирования, в том смысле, что компьютер распознает закономерности в данных по своим примерам, а не по определенным правилам. Речь идет о создании алгоритмов (что-то вроде набора правил), которые учатся на сложных паттернах, которые приходят из данных, которые их предсказывают.
Этот процесс требует, чтобы компьютер понимал и интерпретировал самостоятельно. (Безумно, но это правда!) По сути, он дает компьютеру инструкции, которые позволяют ему учиться на данных без инструкций пошагового режима, созданных программистом.
Вот пошаговая инструкция:
- Входные данные или старые данные
- Компьютер быстро их анализирует
- Компьютер находит в них закономерности
- Компьютер предсказывает смысл или принимает решение
- Затем компьютер учится на предоставленной обратной связи, и каждый раз она становится немного точнее.
Думайте об этом как о передаче информации машине. Если вы введете изображение собаки со словом “собака”, он создаст алгоритм и поможет ему определить правила, которые классифицируют изображения собак заранее. Чем больше информации вы ему даете, тем умнее он становится. Машина работает, используя старые данные, чтобы получить информацию о том, что наиболее вероятно произойдет, поэтому объем информации, сохраненной старыми данными, может действительно иметь отношение к новым введенным данным.
Типы машинного обучения
По сути, модель машинного обучения применяет сочетание различных методов, но эти методы можно разделить на три основных типа:
- Обучение с учителем: обычно машина работает, используя маркированные данные, предоставленные людьми, например ссылку на типичную форму или объект. Конечно, легче научить машину обучаться с помеченными данными.
- Обучение без учителя: информация не маркируется, поэтому машина должна работать над алгоритмом, когда ее просят идентифицировать определенные шаблоны во входных данных, чтобы придумать ответ. Машина связывает группы, разделяя их и придавая смыслы каждой из них, поэтому алгоритм может классифицировать их в определенной форме, например, в системах электронной коммерции.
- Обучение с подкреплением: думайте о машине как о собаке. Она будет вознаграждена, если хорошо выполнит свою работу. Во-первых, это требует использования системы вознаграждений / штрафов — это более интерактивный шаг, поскольку машина продолжает учиться. Вы обучаете её игре в Super Mario или самостоятельному вождению автомобилей, используя ряд шаблонов, чтобы связать правильное и неправильное.
Для чего это?
Возможно, вы еще этого не осознаете, но машинное обучение оказывает огромное влияние на общество. Кроме того, достижения в области технологий помогли нескольким секторам разработать более точные и быстрые методы, позволяющие более точно действовать в нашей повседневной жизни.
Например, в сфере здравоохранения у вас теперь есть машины, которые позволяют врачам быстрее и точнее прогнозировать диагноз пациента. В биологии эта область «искусственного интеллекта» стала чрезвычайно важной, поскольку теперь ученые могут определять закономерности в генных мутациях, которые могут представлять рак или другие заболевания. Вы даже можете заметить машинное обучение в социальных сетях. Оно создает «лучшее соответствие» на сайтах знакомств, например, в соответствии с вашими личными предпочтениями. То же самое происходит в электронной коммерции, когда речь идет о совместимости клиентов, или даже на финансовом рынке, когда речь идет о прогнозировании мошеннической деятельности. Страшно и удивительно, насколько это может помочь человечеству.
Преимущества машинного обучения
Как видите, машинное обучение очень мощное средство и может полностью изменить принцип работы. Преимущества включают пять основных аспектов, которые показывают, какую пользу человечество может извлечь из этой науки.
Прозрачность
Оно может легко определять тенденции и новые закономерности, обрабатывать огромный объем данных и обнаруживать конкретные алгоритмы. Оно служит для особого понимания поведения пользователей в Интернете, постоянно улучшая его на каждом этапе. Машина набирается опыта, а алгоритмы учатся делать больше и быстрее прогнозов, особенно когда речь идет об управлении социальными сетями, за счет упрощения маркетинга продукта и помощи в составлении более точных прогнозов продаж.
Автоматизация
Вы позволите машине учиться самостоятельно на каждом этапе процесса, так что вам не придется «присматривать за ней». Она делает прогнозы, а также самостоятельно улучшает алгоритмы.
Динамика и разнообразие
По мере того, как процесс продолжает обновляться, алгоритмы машинного обучения обрабатывают еще больше данных с многомерными и разнообразными типами, повышая эффективность профилактического обслуживания и сводя к минимуму вероятность неожиданных сбоев. Возможность широкого применения.
Резюме
Как ни странно, машинное обучение — это благо для человечества. Являясь подмножеством искусственного интеллекта (ИИ), а Интернет и виртуальные среды развиваются во всем мире, замечательно, что его достижения могут полностью изменить ваше мышление и способы работы.
Оригинал статьи можно прочитать здесь.
