Машинното обучение е нова тенденция в наши дни и е приложение на изкуствен интелект. Той използва определени статистически алгоритми, за да накара компютрите да работят по определен начин, без да бъдат изрично програмирани. Алгоритмите получават входна стойност и предвиждат изход за това чрез използването на определени статистически методи. Основната цел на машинното обучение е да създаде интелигентни машини, които могат да мислят и работят като човешки същества.

Изисквания за създаване на добри системи за машинно обучение

И така, какво е необходимо за създаването на такива интелигентни системи? Следват нещата, необходими при създаването на такива системи за машинно обучение:

Данни – Необходими са входни данни за прогнозиране на изхода.

Алгоритми – Машинното обучение зависи от определени статистически алгоритми за определяне на модели на данни.

Автоматизация – Това е способността системите да работят автоматично.

Повторение – Пълният процес е итеративен, т.е. повторение на процеса.

Мащабируемост – Капацитетът на машината може да бъде увеличен или намален по размер и мащаб.

Моделиране – Моделите се създават според търсенето чрез процеса на моделиране.

Методи на машинно обучение

Методите са класифицирани в определени категории. Това са:

Контролирано обучение – При този метод входът и изходът се предоставят на компютъра заедно с обратна връзка по време на обучението. Анализира се и точността на прогнозите от компютъра по време на обучение. Основната цел на това обучение е да накара компютрите да се научат как да съпоставят входа към изхода.

Учене без надзор – В този случай не се предоставя такова обучение, оставяйки компютрите да намерят изхода сами. Неконтролираното обучение се прилага най-вече върху транзакционни данни. Използва се при по-сложни задачи. Той използва друг подход на итерация, известен като дълбоко обучение, за да стигне до някои заключения.

Обучение с подсилване – Този тип обучение използва три компонента, а именно – агент, среда, действие. Агент е този, който възприема заобикалящата го среда, среда е тази, с която агентът взаимодейства и действа в тази среда. Основната цел при обучението за засилване е да се намери най-добрата възможна политика.

Как работи машинното обучение?

Машинното обучение използва процеси, подобни на тези за извличане на данни. Алгоритмите са описани от гледна точка на целева функция (f), която преобразува входна променлива (x) в изходна променлива (y). Това може да бъде представено като:

y=f(x)

Има и грешка e, която е независима от входната променлива x. Така по-обобщената форма на уравнението е:

y=f(x) + e

Често срещаният тип машинно обучение е да се научи картографирането на x към y за прогнози. Този метод е известен като прогнозно моделиране за правене на най-точни прогнози. Има различни предположения за тази функция.

Приложения на машинното обучение

Следват някои от приложенията:

Когнитивни услуги

Медицински услуги

Езикова обработка

Управление на бизнес

Разпознаване на изображения

Разпознаване на лица

Видео игри

Ползи от машинното обучение

Всичко зависи от тези системи. Разберете какви са ползите от това.

Вземането на решения е по-бързо – Осигурява възможно най-добрите резултати чрез приоритизиране на рутинните процеси на вземане на решения.

Адаптивност – Осигурява способност за бързо адаптиране към новата променяща се среда. Средата се променя бързо поради факта, че данните се актуализират постоянно.

Иновация – Използва усъвършенствани алгоритми, които подобряват цялостния капацитет за вземане на решения. Това помага за разработването на иновативни бизнес услуги и модели.

Прозрение – Помага за разбирането на уникални модели на данни и въз основа на това кои конкретни действия могат да бъдат предприети.

Растеж на бизнеса – С машинното обучение цялостният бизнес процес и работен процес ще бъдат по-бързи и следователно това ще допринесе за цялостния растеж и ускоряване на бизнеса.

Резултатът ще бъде добър – С това качеството на резултата ще бъде подобрено с по-малки шансове за грешка.

Дълбоко обучение

Дълбокото обучение е част от по-широкото машинно обучение и се основава на обучение за представяне на данни. Базира се на интерпретацията на изкуствена невронна мрежа. Алгоритъмът за дълбоко обучение използва много слоеве на обработка. Всеки слой използва изхода от предишния слой като вход към себе си. Използваният алгоритъм може да бъде контролиран алгоритъм или неконтролиран алгоритъм.

Дълбока невронна мрежа

Дълбоката невронна мрежа е вид изкуствена невронна мрежа с множество слоеве, които са скрити между входния слой и изходния слой. Тази концепция е известна като йерархия на характеристиките и има тенденция да увеличава сложността и абстракцията на данните. Това дава възможност на мрежата да обработва много големи масиви от данни с големи размери, които имат милиони параметри.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.