Машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует создание аналитических моделей. Более того, это ветвь искусственного интеллекта, основанная на предпосылке, что системы могут учиться на данных. Кроме того, выявляйте закономерности и реализуйте решения с минимальным вмешательством человека или без него. Это исследование в основном покажет, что такое машинное обучение, типы, примеры и курс.
Каково значение машинного обучения?
Точно так же та же динамика, которая сделала интеллектуальный анализ данных и байесовский анализ более популярными, чем когда-либо, вызывает новый интерес к машинному обучению. Кроме того, такие вещи, как увеличение объемов и разнообразия данных, более дешевые и мощные вычисление обработки и недорогого хранения данных.
Все это означает, что модели можно создавать быстро и автоматически. Это может даже оценивать более крупные и сложные данные и давать более быстрые и точные ответы — даже в массовом масштабе. Таким образом, разрабатывая подробные модели, компания повышает свои шансы распознать ценные возможности или избежать непредвиденных рисков.
Типы машинного обучения
Вот разные типы машинного обучения
Типы машинного обучения: под наблюдением
Машину учат на примере контролируемого обучения. Между тем, оператор предоставляет машинному алгоритму известный набор данных с желаемыми входными и выходными данными. И система должна выяснить, как получить эти входы и выходы.
Хотя оператор знает о правильном решении проблемы. Алгоритм распознает закономерности в данных, учится на наблюдениях и генерирует прогнозы. Кроме того, алгоритм создает прогнозы, которые затем корректируются оператором, и этот процесс повторяется до тех пор, пока алгоритм не достигнет высокой степени эффективности.
Во-первых, классификация, во-вторых, регрессия и, наконец, прогнозирование — все это подмножества контролируемого обучения.
классификация: По задачам классификации. Компьютер машинного обучения должен, наконец, сделать вывод из наблюдаемых данных и выбрать, выполнять ли задачу.
К какой категории относятся новые наблюдения? При проверке электронных писем как «спама» или «не спама». Например, программа должна изучить существующие данные наблюдений и соответствующим образом отфильтровать электронные письма.
Регрессия: эта задача требует, чтобы алгоритм машинного обучения оценивал и понимал взаимосвязи между переменными. Кроме того, регрессионный анализ особенно полезен для прогнозирования и прогнозирования. Поскольку он сосредоточен на одной зависимой переменной и последовательности других изменяющихся переменных.
Прогнозирование: это практика предсказания будущего на основе прошлых и настоящих фактов, и она широко используется для анализа закономерностей.
Типы машинного обучения: Полууправляемое
Обучение с полуучителем очень похоже на обучение с учителем. В том смысле, что он использует как размеченные, так и неразмеченные данные. Более того, помеченные данные — это информация, которая имеет соответствующие теги, чтобы алгоритм мог ее интерпретировать. В то время как неразмеченные данные не имеют этой информации. Используя это
Алгоритмы машинного обучения в сочетании могут научиться классифицировать неразмеченные данные.
Типы машинного обучения: обучение без присмотра
В этом случае алгоритм машинного обучения исследует данные для обнаружения закономерностей. Между тем, нет ключа ответа или человека-оператора, который мог бы дать указания. Скорее, анализируя доступные данные, машина определяет корреляции и ассоциации. Более того, машинный алгоритм оставлен для понимания больших наборов данных. А также обращаться к этим данным в процессе неконтролируемого обучения. Но затем алгоритм пытается организовать эти данные, чтобы описать их структуру. Это может, однако, подразумевать группировку данных в кластеры или их организацию более организованным образом.
По мере того, как он оценивает дополнительные данные, его способность принимать решения на основе этих данных увеличивается и становится более точной.
К неконтролируемому обучению относятся следующие виды деятельности:
Кластеризация представляет собой процесс группировки коллекций сопоставимых данных (на основе определенных критериев). Это важно для сегментации данных на разные группы и анализа каждого набора данных для выявления тенденций.
Уменьшение размерности — это процесс уменьшения количества переменных в исследовании для получения точной требуемой информации.
Типы машинного обучения: через подкрепление
Обучение с подкреплением связано с регламентированными процедурами обучения. В котором машинный алгоритм представляет собой набор действий, параметров и конечных значений, которым необходимо следовать. Следуя определению правил, алгоритм машинного обучения пытается изучить несколько вариантов и возможностей. Таким образом, отслеживая и оценивая каждый выход, чтобы определить, какой из них является идеальным. Кроме того, обучение с подкреплением обучает машины методом проб и ошибок. Более того, Он учится на предыдущем опыте и начинает корректировать свою стратегию в ответ на ситуацию, чтобы достичь максимально возможного результата.
Читайте также: 5 вариантов использования машинного обучения на рабочем месте
Примеры машинного обучения
Распознавание изображений
В реальном мире распознавание изображений является хорошо известным и широко используемым примером цифрового обучения. Кроме того, он может распознавать объект как цифровое изображение в зависимости от интенсивности пикселей на черно-белых или цветных фотографиях.
Примеры машинного обучения для распознавания изображений в реальном мире:
Первый пример: классифицируйте рентгеновский снимок как злокачественный или нераковый.
Второй пример: Дайте имя сфотографированному лицу (также известное как «пометка» в социальных сетях).
Третий пример. Распознавание рукописного ввода осуществляется путем разделения одной буквы на более мелкие изображения.
Он также часто используется для идентификации лица на основе изображений. Технология может обнаруживать общие черты и сопоставлять их с лицами, используя базу данных людей. Этот термин часто используется в правоохранительных органах.
Распознавание речи
Машинное обучение способно преобразовывать речь в текст. Кроме того, некоторые программные решения могут преобразовывать живой голос и запись речи в текстовые файлы. Интенсивность частотно-временных диапазонов также можно использовать для сегментации речи.
Примеры машинного обучения для распознавания речи в реальном мире:
Во-первых, поиск по голосу
Во-вторых, набор номера телефона
В-третьих, команда Appliance
Такие устройства, как Google Home и Amazon Alexa, являются примерами использования программного обеспечения для распознавания речи.
Медицинское обследование
Машинное обучение может помочь в диагностике заболеваний. Более того, многие врачи используют чат-ботов с распознаванием речи для выявления закономерностей симптомов.
Примеры машинного обучения реальной медицинской диагностики:
- Помощь в постановке диагноза или рекомендации курса лечения
- используется в онкологии и патологии для выявления злокачественных тканей.
- Исследование биологических жидкостей В редких случаях заболеваний сочетание программного обеспечения для распознавания лиц и машинного обучения позволяет сканировать изображения пациентов. Плюс идентификация фенотипы связаны с редкими генетическими заболеваниями.
Статистическое хеджирование
Арбитраж – это связанные с финансами автоматизированные торговый подход, используемый для управления огромным объемом ценных бумаг. Однако в подходе к анализу группы ценных бумаг с использованием экономических данных и корреляций используется торговый алгоритм.
Машинное обучение Примеры статистического арбитража в реальном мире:
Алгоритмическая торговля, исследующая микроструктуру рынка
Анализировать огромные объемы данных
Распознавайте возможности арбитража в реальном времени.
Машинное обучение улучшает арбитражный подход, оптимизируя его.
Прогнозная аналитика
Машинное обучение может классифицировать доступные данные по группам, которые впоследствии могут быть определены правилами, определенными аналитиками. Однако после завершения классификации аналитики могут рассчитать вероятность отказа.
Машинное обучение Примеры прогнозной аналитики в действии:
- Определение того, является ли транзакция мошеннической или законной
- Улучшить методы прогнозирования для расчета вероятности возникновения проблемы.
Одно из самых многообещающих применений машинного обучения — прогнозная аналитика. Его можно использовать для всего, от создания продукта до ценообразования на недвижимость.
Добыча
Структурированную информацию можно извлечь из неструктурированных данных с помощью машинного обучения. Организации накапливают огромные объемы данных от своих клиентов. Кроме того, процесс аннотирования наборов данных для инструментов прогнозной аналитики автоматизирован с использованием алгоритмов машинного обучения.
Примеры машинного обучения извлечения из реального мира:
Создайте модель, которая может предвидеть аномалии голосовых связок.
Он создает стратегии для предотвращения, диагностики и лечения болезней.
Помогайте врачам быстро диагностировать и лечить проблемы.
Обычно эти процедуры занимают много времени. С другой стороны, машинное обучение может отслеживать и извлекать информацию из миллиардов выборок данных.
С машинным обучением будущее становится ярче
Машинное обучение — замечательная технология искусственного интеллекта. Машинное обучение уже изменило нашу повседневную жизнь и будущее в своих первых приложениях.
Ознакомьтесь с Personalization Builder, если вы готовы применить машинное обучение к своей бизнес-стратегии и создать индивидуальный опыт. Используйте предиктивную аналитику и моделирование, чтобы узнать о предпочтениях каждого клиента!
Курс машинного обучения
Курс машинного обучения: линейная регрессия с одной переменной
Основываясь на входном значении, линейная регрессия предсказывает действительный результат. Мы обсуждаем использование линейной регрессии для прогнозирования цен на жилье, вводим понятие функции стоимости и вводим метод обучения градиентного спуска.
Курс машинного обучения: обзор линейной алгебры
Этот дополнительный модуль знакомит учащихся с концепциями линейной алгебры. Для оставшейся части курса требуется фундаментальное понимание линейной алгебры, особенно когда мы начинаем рассматривать модели с несколькими переменными.
Курс машинного обучения: линейная регрессия с несколькими переменными
Что делать, если ваш ввод содержит несколько значений? Этот модуль демонстрирует, как можно расширить линейную регрессию, чтобы учесть несколько входных функций. Мы также рассмотрим лучшие практики применения линейной регрессии.
Курс машинного обучения: учебник по Octave/Matlab
Этот курс включает в себя задания по программированию, которые помогут вам понять, как применять алгоритмы обучения на практике. Во-вторых, вам нужно будет использовать Octave или MATLAB для выполнения заданий по программированию. Этот модуль познакомит вас с Octave/Matlab и проведет вас через процесс отправки задания.
Курс машинного обучения: регуляризация
Модели машинного обучения должны иметь возможность хорошо обобщать новые примеры, которые модель никогда раньше не видела. Кроме того, в этом модуле мы вводим регуляризацию, чтобы предотвратить переоснащение моделей обучающими данными.
Машинное обучение: представление в нейронных сетях
Нейронные сети — это модель, основанная на том, как работает мозг. Кроме того, сегодня он широко используется во многих приложениях. когда ваш телефон интерпретирует и понимает ваши голосовые команды, нейронная сеть, скорее всего, помогает понять вашу речь. Опять же, когда вы обналичиваете чек, машины, которые автоматически считывают цифры, также используют нейронные сети.
Какой язык наиболее эффективен для машинного обучения?
Хотя более медленные языки более низкого уровня (такие как R, C++ или Java) труднее освоить. Языки более высокого уровня (такие как Python и JavaScript) быстрее изучаются, но медленнее используются. Python — жизненно важный язык для анализа данных и машинного обучения.
Что отличает ИИ от машинного обучения?
ИИ используется «интеллектуальными» компьютерами для имитации человеческого мышления и выполнения независимых действий. Процесс, посредством которого компьютерная система становится интеллектуальной, называется машинным обучением. Использование нейронной сети, представляющей собой набор алгоритмов, основанных на человеческом мозге, является одним из методов обучения компьютера имитации человеческого мышления.
Нужна ли математика для машинного обучения?
Машинное обучение в значительной степени зависит от математики, чтобы помочь создавать алгоритмы, которые могут учиться на данных и делать точные прогнозы.
Требуется ли кодирование для машинного обучения?
Да, требуется некоторый опыт программирования, если вы хотите работать в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Сложно ли изучать машинное обучение?
Необходимость глубокого понимания многочисленных областей математики и информатики, а также тщательное внимание к деталям, необходимое для выявления неэффективности алгоритмов, — вот факторы, которые усложняют машинное обучение. Чтобы оптимизировать алгоритм, приложения машинного обучения также требуют особого внимания.
Заключение
Машинное обучение очень важно для бизнесмена или женщины, даже для студента. Приведенное выше исследование, очевидно, является доказательством.
Часто задаваемые вопросы по машинному обучению
Что такое искусственный интеллект против машинного обучения?
Искусственный интеллект — это технология, которая позволяет машине имитировать поведение человека. Однако машинное обучение — это подмножество ИИ, которое позволяет машине автоматически учиться на прошлых данных без явного программирования. Цель ИИ — сделать интеллектуальную компьютерную систему похожей на человека для решения сложных задач.
Какие существуют четыре типа машинного обучения?
Существует четыре типа алгоритмов машинного обучения: во-первых, с учителем, во-вторых, с полуучителем, в-третьих, без учителя и, наконец, с подкреплением.
Машинное обучение сложно?
Хотя многие из передовых инструментов машинного обучения сложны в использовании. А также требует больших сложных знаний в области продвинутой математики, статистики и разработки программного обеспечения. Новички могут многое сделать с основами, которые широко доступны. Поэтому, чтобы освоить машинное обучение, обязательно нужно немного математики.
