Машинне навчання – це метод аналізу даних, який автоматизує створення аналітичних моделей. Більше того, це галузь штучного інтелекту, яка базується на передумові, що системи можуть вчитися на даних. Крім того, виявляйте шаблони та впроваджуйте рішення без участі людини. Це дослідження в основному покаже, що таке машинне навчання, типи, приклади та курс.
Яке значення машинного навчання?
Аналогічно, та сама динаміка, яка зробила інтелектуальний аналіз даних і байєсівський аналіз популярнішими, ніж будь-коли, стимулює новий інтерес до машинного навчання. Крім того, такі речі, як збільшення обсягів і різноманітність даних, дешевші та потужніші обчислення обробка та недороге зберігання даних.
Все це означає, що моделі можна створювати швидко й автоматично. Це може навіть оцінити більші, складніші дані та запропонувати швидші та точніші відповіді – навіть у великому масштабі. Тому, розробляючи детальні моделі, компанія підвищує свої шанси розпізнати цінні можливості або уникнути несподіваних ризиків.
Види машинного навчання
Ось різні типи машинного навчання
Типи машинного навчання: під керівництвом
Машину навчають на прикладі в керованому навчанні. Тим часом оператор надає машинному алгоритму відомий набір даних із бажаними входами та виходами. І система повинна зрозуміти, як отримати ці вхідні та вихідні дані.
Хоча оператор знає про правильні рішення проблеми. Алгоритм розпізнає закономірності в даних, навчається на основі спостережень і генерує прогнози. Крім того, алгоритм створює прогнози, які потім виправляються оператором, і цей процес повторюється, поки алгоритм не досягне високого ступеня ефективності.
По-перше, класифікація, по-друге, регресія і, нарешті, прогнозування – це всі підмножини контролюваного навчання.
Класифікація: Під завданнями класифікації. Комп’ютер, що навчається, повинен нарешті зробити висновок на основі спостережуваних даних і вибрати, чи виконувати завдання чи ні.
До якої категорії належать нові спостереження? Під час перевірки електронних листів як «спам» або «не спам». Наприклад, програма повинна перевірити наявні дані спостережень і належним чином відфільтрувати електронні листи.
Регресія: Ця проблема вимагає, щоб алгоритм машинного навчання оцінив – і зрозумів – зв’язки між змінними. Крім того, регресійний аналіз особливо корисний для передбачення та прогнозування. Оскільки він зосереджений на одній залежній змінній та послідовності інших змінних змінних.
Прогнозування: це практика передбачення майбутнього на основі минулих і теперішніх фактів, і вона широко використовується для аналізу закономірностей.
Типи машинного навчання: напівкерований
Напівнаочне навчання дуже схоже на навчання з наглядом. У тому сенсі, що він використовує як мічені, так і немарковані дані. Більше того, мічені дані – це інформація, яка має відповідні теги, щоб алгоритм міг її інтерпретувати. Тоді як дані без міток не мають такої інформації. Використовуючи це
Алгоритми машинного навчання, об’єднані, можуть навчитися категоризувати дані без міток.
Типи машинного навчання: навчання без нагляду
У цьому випадку алгоритм машинного навчання перевіряє дані, щоб виявити шаблони. Тим часом немає ключа відповіді чи людини-оператора, щоб надати вказівки. Навпаки, аналізуючи доступні дані, машина визначає кореляції та асоціації. Крім того, машинний алгоритм залишається для розуміння великих наборів даних. А також звертатися до цих даних у процесі навчання без нагляду. Але потім алгоритм намагається впорядкувати ці дані, щоб описати їх структуру. Однак це може означати групування даних у кластери або впорядкування їх у більш організований спосіб.
Оскільки він оцінює додаткові дані, його здатність приймати рішення на основі цих даних збільшується і стає більш витонченим
У сферу навчання без нагляду входять такі види діяльності:
Кластеризація це процес групування колекцій порівнянних даних (на основі визначених критеріїв). Це важливо для сегментації даних на різні групи та аналізу кожного набору даних для виявлення тенденцій.
Зменшення розмірності — це процес зменшення кількості змінних у дослідженні для отримання точної необхідної інформації.
Типи машинного навчання: через підкріплення
Навчання з підкріпленням стосується регламентованих процедур навчання. У якому машинний алгоритм — це набір дій, параметрів і кінцевих значень, яких слід виконувати. Слідуючи визначенню правил, алгоритм машинного навчання намагається вивчити кілька варіантів і можливостей. Таким чином відстежуючи та оцінюючи кожен результат, щоб визначити, який є ідеальним. Крім того, навчання з підкріпленням інструктує машини методом проб і помилок. Більше того, він вивчає попередній досвід і починає коригувати свою стратегію відповідно до ситуації, щоб досягти найбільшого потенційного результату.
Читайте також: 5 Використання машинного навчання на робочому місці
Приклади машинного навчання
Розпізнавання образів
У реальному світі розпізнавання зображень є добре відомим і широко використовуваним прикладом цифрового навчання. Крім того, він може розпізнати об’єкт як цифрове зображення залежно від інтенсивності пікселів на чорно-білих або кольорових фотографіях.
Реальні приклади машинного навчання розпізнавання зображень:
Перший приклад: класифікуйте рентгенівський знімок як злоякісний або нераковий.
Другий приклад: дайте ім’я сфотографованому обличчю (також відоме як «позначення» в соціальних мережах).
Приклад третій: розпізнавання рукописного введення здійснюється шляхом поділу однієї літери на менші картинки.
Він також часто використовується для ідентифікації обличчя на основі зображень. Технологія може виявляти спільні риси та співставляти їх з обличчями, використовуючи базу даних людей. Це термін, який часто використовується в правоохоронних органах.
Розпізнавання мовлення
Машинне навчання здатне перетворювати мовлення в текст. Крім того, деякі програмні рішення можуть перетворити живий голос і запис мови в текстові файли. Інтенсивності на частотно-часових діапазонах також можна використовувати для сегментації мовлення.
Реальні приклади машинного навчання розпізнавання мовлення:
По-перше, голосовий пошук
По-друге, набір номера телефону
По-третє, команда Appliance
Такі пристрої, як Google Home і Amazon Alexa, є прикладами того, як використовується програмне забезпечення для розпізнавання мовлення.
Медична оцінка
Машинне навчання може допомогти в діагностиці захворювання. Більше того, багато лікарів використовують чат-боти з розпізнаванням мови, щоб визначити закономірності симптомів.
Приклади машинного навчання реальної медичної діагностики:
- Допомога у постановці діагнозу або рекомендація курсу лікування
- його використовують в онкології та патології для виявлення злоякісної тканини.
- Дослідження рідини тіла У рідкісних випадках захворювань поєднання програмного забезпечення розпізнавання обличчя та машинного навчання дозволяє сканувати зображення пацієнтів. Плюс ідентифікація фенотипи пов'язані з рідкісними генетичними захворюваннями.
Статистичний хеджування
Арбітраж - це a пов'язані з фінансами автоматизовані Торговий підхід використовується для управління величезним обсягом цінних паперів. Однак у підході до аналізу групи цінних паперів з використанням економічних даних і кореляцій використовується торговий алгоритм.
Машинне навчання Приклади статистичного арбітражу в реальному світі:
Алгоритмічна торгівля, що досліджує мікроструктуру ринку
Аналізуйте величезні обсяги даних
Визнайте можливості арбітражу в реальному часі.
Машинне навчання покращує арбітражний підхід, оптимізуючи його.
Прогностична аналітика
Машинне навчання може класифікувати доступні дані на групи, які згодом можуть бути визначені правилами, визначеними аналітиками. Однак після завершення класифікації аналітики можуть обчислити ймовірність невдачі.
Машинне навчання Приклади прогнозної аналітики в дії:
- Визначення того, чи є транзакція шахрайською чи законною
- Удосконалити методи прогнозування для розрахунку ймовірності проблеми.
Одним з найбільш перспективних застосувань машинного навчання є прогнозна аналітика. Його можна використовувати для всього, від створення продукту до ціноутворення на нерухомість.
Видобуток
Структуровану інформацію можна витягти з неструктурованих даних за допомогою машинного навчання. Організації накопичують величезні обсяги даних від своїх клієнтів. Крім того, процес анотування наборів даних для інструментів прогнозної аналітики автоматизований за допомогою алгоритмів машинного навчання.
Приклади машинного навчання вилучення з реального світу:
Створіть модель, яка може передбачити аномалії голосових зв’язок.
Він створює стратегії попередження, діагностики та лікування захворювань.
Допоможіть лікарям у швидкій діагностиці та лікуванні проблем.
Зазвичай ці процедури займають багато часу. З іншого боку, машинне навчання може відстежувати та витягувати інформацію з мільярдів вибірок даних
Завдяки машинному навчанню майбутнє світліше
Машинне навчання — чудова технологія штучного інтелекту. Машинне навчання вже змінило наше повсякденне життя та майбутнє у своїх ранніх застосуваннях
Скористайтеся конструктором персоналізації, якщо ви готові застосувати машинне навчання до своєї бізнес-стратегії та створити індивідуальний досвід. Використовуйте прогнозну аналітику та моделювання, щоб дізнатися про переваги кожного клієнта!
Курс машинного навчання
Курс машинного навчання: одна змінна лінійна регресія
На основі вхідного значення лінійна регресія передбачає вихід із реальним значенням. Ми обговорюємо використання лінійної регресії для прогнозування цін на житло, вводимо поняття функції вартості та вводимо метод навчання градієнтного спуску.
Курс машинного навчання: огляд лінійної алгебри
Цей додатковий модуль оновлює студентів щодо понять лінійної алгебри. Фундаментальне розуміння лінійної алгебри необхідно для решти курсу, особливо коли ми починаємо охоплювати моделі з кількома змінними.
Курс машинного навчання: Лінійна регресія з множинними змінними
Що робити, якщо введені дані містять кілька значень? Цей модуль демонструє, як лінійну регресію можна розширити для врахування кількох вхідних функцій. Ми також розглянемо найкращі методи застосування лінійної регресії.
Курс машинного навчання: підручник для Octave/Matlab
Цей курс включає завдання з програмування, які допоможуть вам зрозуміти, як застосувати алгоритми навчання на практиці. По-друге, вам потрібно буде використовувати Octave або MATLAB для виконання завдань програмування. Цей модуль знайомить вас із Octave/Matlab і проведе вас через процес подання завдання.
Курс машинного навчання: регуляризація
Моделі машинного навчання повинні мати можливість добре узагальнювати нові приклади, яких модель ніколи раніше не бачила. Крім того, ми вводимо упорядкування в цей модуль, щоб запобігти переповнюванню моделей навчальними даними.
Машинне навчання: представлення в нейронних мережах
Нейронні мережі – це модель, яка базується на тому, як працює мозок. Крім того, сьогодні він широко використовується в багатьох програмах. коли ваш телефон інтерпретує та розуміє ваші голосові команди, нейронна мережа, швидше за все, допомагає зрозуміти вашу мову. Знову ж таки, коли ви оплачуєте чек, машини, які автоматично зчитують цифри, також використовують нейронні мережі.
Яка мова найефективніша для машинного навчання?
Хоча мови нижчого рівня (наприклад, R, C++ або Java) є повільнішими, важче освоїти. Мови вищого рівня (наприклад, Python і JavaScript) швидше вивчати, але повільніше використовувати. Python є життєво важливою мовою для аналізу даних і машинного навчання.
Що відрізняє ШІ від машинного навчання?
ШІ використовується «розумними» комп’ютерами для імітації людської думки та здійснення незалежної діяльності. Процес, завдяки якому комп’ютерна система стає інтелектуальною, називається машинним навчанням. Використання нейронної мережі, яка є набором алгоритмів, заснованих на людському мозку, є одним із методів навчання комп’ютера імітувати людські міркування.
Чи потрібна математика для машинного навчання?
Машинне навчання значною мірою покладається на математику, щоб допомогти створити алгоритми, які можуть навчатися на основі даних і робити точні прогнози.
Чи потрібне кодування для машинного навчання?
Так, якщо ви хочете працювати в галузі штучного інтелекту та машинного навчання, потрібен певний досвід програмування.
Чи важко вивчити машинне навчання?
Потреба в глибокому розумінні численних областей математики та інформатики, а також прискіплива увага до деталей, необхідна для виявлення неефективності алгоритмів, є факторами, які ускладнюють машинне навчання. Щоб оптимізувати алгоритм, програми машинного навчання також вимагають особливої уваги.
Висновок
Машинне навчання дуже важливо для бізнесмена чи жінки, навіть як для студента. Наведене вище дослідження, очевидно, є доказом.
Поширені запитання щодо машинного навчання
Що таке AI та машинне навчання?
Штучний інтелект - це технологія, яка дозволяє машині моделювати поведінку людини. Однак машинне навчання — це підмножина ШІ, яка дозволяє машині автоматично вчитися з минулих даних без явного програмування. Мета ШІ – створити розумну комп’ютерну систему, як люди, для вирішення складних проблем.
Які існують чотири типи машинного навчання?
Існує чотири типи алгоритмів машинного навчання: по-перше, контрольовані, по-друге, напівкеровані, по-третє, неконтрольовані та, нарешті, підкріплення.
Чи важко машинне навчання?
Хоча багатьма передовими інструментами машинного навчання важко використовувати. А також вимагають великих витончених знань із передової математики, статистики та розробки програмного забезпечення. Початківці можуть багато чого зробити з основами, які широко доступні. Тому, щоб освоїти машинне навчання, обов’язкова кількість математики.
