Машинно обучение – Автоматизация в обучението

Машинно обучение и необходимостта от него в

Машинното обучение е подполе на изкуствения интелект, в което компютърната система се захранва с алгоритми, които са предназначени да анализират и интерпретират самостоятелно различни типове данни. Тези алгоритми за обучение получават способността за анализиране, когато са обучени за същото с помощта на примерни данни.

Това е полезно, когато количеството данни за анализ е много голямо и е извън човешките граници. Може да се използва за достигане до важни заключения и вземане на важни решения.

Някои важни области, в които се прилага:

  1. Лечение на рак-

Химиотерапията, която се използва за унищожаване на ракови клетки, крие опасност да убие дори здравите клетки в човешкото тяло. Ефективна алтернатива на химиотерапията е лъчетерапията, която използва алгоритми за машинно обучение, за да направи правилното разграничение между клетките.

  1. Роботизирана хирургия –

Използвайки тази технология, безрискови операции могат да се извършват в части от човешкото тяло, където пространствата са тесни и рискът лекар да обърка операцията е висок. Роботизираната хирургия се обучава с помощта на алгоритми за машинно обучение.

  1. Финанси-

Използва се за откриване на измамни банкови транзакции в рамките на секунди, за които човек би отнел часове, за да разбере.

Полезността на машинното обучение е безкрайна и може да се използва в множество области.

Какво научава човек в машинното обучение?

  1. Контролирани алгоритми-

Контролираното обучение е вид обучение, при което входът и изходът са известни и вие пишете алгоритъм, за да научите процеса на картографиране или връзката между тях.

Повечето алгоритми се основават на контролирано обучение.

  1. Алгоритми без надзор –

При неконтролирано обучение резултатът е неизвестен и алгоритмите трябва да бъдат написани по начин, който ги прави самодостатъчни при определяне на структурата и разпределението на данните.

Предпоставки

Студентите по компютърни науки и други студенти с инженерно образование намират за по-лесно да научат машинното обучение. Въпреки това, всеки с добри или поне основни познания в следните области може да овладее предмета на ниво начинаещи: –

  1. Основи на програмирането –

Основите на програмирането включват добро захващане на основното програмиране, структури от данни и неговите алгоритми.

  1. Вероятност и статистика-

Ключови вероятностни теми като аксиоми и правила, теорема на Бай, регресия и т.н. трябва да бъдат известни.

Необходими са познания по статистически теми като средна стойност, медиана, мод, дисперсия и разпределения като нормално, поасоново, биномно и др.

  1. Линейна алгебра-

Линейната алгебра е представяне на линейни изрази под формата на матрици и векторни пространства. За това човек трябва да бъде добре информиран по теми като матрици, комплексни числа и полиномни уравнения.

ЗАБЕЛЕЖКА: Тези предпоставки са за начинаещи.

Перспективи за работа в машинното обучение в

Благодарение на неограничените си приложения и използване в модерни и импровизирани технологии, търсенето на професионалисти се увеличава всеки ден и никога няма да излезе от тенденцията.

Професионалистът може да намери работа в следните области: –

  • Инженер по машинно обучение

  • Инженер по данни

  • Анализатор на данни

  • Учен по данни

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert