Если ты не знаешь – что такое машинное обучение (Machine Learning), но хочешь понять для себя в течение 5-ти минут- эта статья для тебя.
Ты хочешь понять о чем идет речь, когда люди вспоминают машинное обучение? Тебе не обязательно быть технарем. После этой статьи ты точно сможешь участвовать на общем уровне в обсуждении тем, касающихся машинного обучения.
Итак, что такое Машинное Обучение?
Если мы начнем с широкого определения, машинное обучение … Это когда машины (искусственный интеллект) учатся. Они имитируют и используют поведение людей (пытаются вести себя как люди) при принятии решений.
Как именно?
Например, вот вам маленькая задача …
- 3 – 9
- 4 – 16
- 8 – 64
- 9 – ?
Почему вы подумали о числе 81?
Это и есть поведение, которой мы пытаемся научить машины. Мы стараемся научить машины: “Учиться на основе своего опыта».
Машинные алгоритмы обучения используют вычислительные методы, чтобы «учиться» непосредственно на основе полученных данных, а не полагаться на заранее определенное уравнение в качестве модели.
То есть, учиться на опыте – на своих ошибках и победах и не
верить слепо в то, что им сказали до этого. Машинные алгоритмы адаптивно улучшают свою производительность и эффективность по мере того как количество их опыта растет.
Алгоритмы машинного обучения ищут (еще пока неизвестные) природные связи между данными, анализируют их и предусматривают лучшие решения. При этом до этих решений машина приходит самостоятельно и об их возможном существовании до начала работы она не знала.
Какие виды техник машинного обучения?
Существуют две основные техники:
- Контролируемое обучение (Supervised learning)
- Неконтролируемое обучение (Unsupervised learning)
Что такое контролируемое машинное обучение:
Это как я заранее расскажу вам как выглядит собака, а потом покажу фотографии животных и попрошу найти собаку.
Все техники контролируемого Обучение сформированы на основе Классификации или Регрессии .
Классификация :
Классификация используется для прогнозирования конкретного ответа.
Например два вопроса:
Украина выиграет или проиграет футбольный матч? Это сообщение электронной почты является спамом или оригиналом?
Выигрывает, проигрывает, спам, оригинал – предварительно определены классы (вы знаете, признаки того, что ищете). И результат должен быть избранием одного из этих ответов на основе полученной информации и введенных данных и на основе правила, которое вам рассказали (например, что признаком спама является многократное использование слова “кредит”).
Сюда же относится просьба сложить машинки в один ящик. а роботов в другой, предварительно объяснив признаки машинок и роботов. Все будет просто к тому времени как искусственный интеллект не встретит робота-трансформера, превращающегося в машинку:) Тут и человек впадет в ступор.
Регрессия:
Регрессия используется для прогнозирования непрерывного ответа. Она имеет дело с числами. Для примера: Какая тенденция цен на рынке, какой прогноз погоды и т.д ..
Машина рисует график, что цены будут расти – это регрессия. Причем часто рисуя графики мы берем среднюю линию от данных. Это та же классификация она анализирует много-много моментов времени и цены в эти конкретные моменты времени. А нам выдает среднее арифметическое в виде графика: Классифицирует их всех, и ставит точки на графике, которые сливаются в непрерывную для нас линию (для удобства обобщенную). И мы говорим, что это тенденция.
Узнайте о 22 гаджеты будущего, какими будут пользоваться наши внуки .
Что такое неконтролируемое машинное обучение:
Нахождение шаблона на основе только ввода данных. Эти техники является полезным, когда ты точно не знаешь, что ищешь. Часто используется для исследовательского анализа сырых данных.
Большинство из техник неконтролируемого обучения является формой кластерного анализа.
Кластерный анализ:
В кластерном анализе вы группируете элементы по неизвестному заранее признаку. Машина сама решает по какому. Посмотрела она на точки, увидела, что все они по форме круглые, но разные по цвету и решила, что будет группировать по цвету.
Тепер назад к нашему первому примеру …
Наша задача, приведенная вверху относилась к контролируемому обучению – техника регрессии (имела дело с цифрами).
Примеры программ машинного обучения, которыми мы пользуемся
Что такое машинное обучение – мы узнали, теперь поговорим о конкретных примерах:
Ваш умний помощник Siri или Google используют машинное обучение и совершенствуют свою способность на его основе отвечать на ваши вопросы.
Прогноз погоды осуществляется с использованием машинного обучения.
Букмекерские конторы используют машинное обучение
Медицинская диагностика преимущественно использует машинное обучение.
Вы постоянно видите контекстную рекламу в интернете, которая предлагает товары, которые вам нравятся – это машинное обучение.
Надеюсь, эта статья помогла вам понять что такое машинное обучение и как оно присутствует в нашей жизни! Оно является неотъемлемой частью искусственного интеллекта, который нас окружает в епоху интернета вещей (что такое искусственный интеллект , что такое интернет вещей).
Источник: becominghuman.ai/
