Машинное обучение (МО) — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам независимо учиться на информации и предыдущем опыте, видя корреляции для создания прогнозов с минимальным ручным вмешательством. Благодаря методам машинного обучения компьютеры могут работать независимо без вмешательства пользователя. Приложения, использующие машинное обучение (ML), получают новые данные и могут независимо расти, развиваться и адаптироваться.
Машинное обучение использует алгоритмы для поиска тенденций и понимания текущей процедуры, извлекая ценные знания из огромных объемов данных. Генеративные модели машинного обучения не зависят от какой-либо предвзятой формулы, которая может служить моделью, и используют методы вычислений, чтобы учиться прямо на данных. Благодаря большему количеству образцов, доступных в процессе обучения, производительность алгоритмов машинного обучения адаптируется и улучшается. Например, разновидность машинного обучения, называемая глубоким обучением, учит компьютеры имитировать естественные человеческие способности, такие как обучение на примерах. По сравнению с традиционными алгоритмами ML он предлагает превосходные параметры производительности.
Машинное обучение в настоящее время стало жизненно важным для достижения роста больших данных, сетей и облачных вычислений для решения проблем во многих областях, включая:
● Рассчитанные финансы
● визуальные вычисления
● Компьютерная биология
● авиастроение, автомобильная промышленность и производство
● язык обработки естественным образом
Как выполняется машинное обучение?
Методы машинного обучения применяются к обучающему набору данных для построения модели. Запрограммированный алгоритм машинного обучения использует встроенную модель для прогнозирования результатов по мере поступления новых входных данных в систему. Прогноз также проверяется на точность. Алгоритм машинного обучения либо доставляется, либо постоянно обновляется с помощью расширенного набора обучающих данных до тех пор, пока не будет достигнута желаемая точность, в зависимости от его точности.
Типы машинного обучения
Существует множество подходов к обучению алгоритмов машинного обучения, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Четыре основные категории машинного обучения примерно охарактеризованы на основе этих методов и способов обучения:
1. Контролируемое машинное обучение. Этот тип машинного обучения (ML) использует наблюдение, когда компьютеры обучаются на помеченных наборах данных и могут делать прогнозы на основе обучающих данных. Согласно маркированному набору данных, некоторые входные и выходные параметры уже сопоставлены. Следовательно, ввод и соответствующий вывод используются для обучения машины. Позже создается инструмент для прогнозирования результата с использованием тестового набора данных.
2. Машинное обучение без присмотра. Его также называют машинным обучением без присмотра. Неконтролируемое обучение - это метод обучения, при котором не обеспечивается контроль. В этом случае машина обучается на неструктурированном наборе данных и получает возможность независимо прогнозировать результаты. Алгоритмы обучения без учителя пытаются классифицировать сходства, отклонения и тенденции входных данных, которые соответствуют неупорядоченному набору данных.
3. Полууправляемое машинное обучение: частично управляемое обучение. В полууправляемом обучении присутствуют как контролируемые, так и неконтролируемые черты машинного обучения. Он обучает свои алгоритмы, используя смесь размеченных и неразмеченных наборов данных. Полуконтролируемое обучение устраняет ограничения вариантов, упомянутых ранее, с использованием обоих наборов данных.
4. Обучение с подкреплением. Процесс обучения с подкреплением представляет собой конструктивную критику. Здесь элемент ИИ автоматически сканирует свою среду, используя метод проб и ошибок, действует, извлекает знания из ошибок и повышает производительность. Каждый правильный ход вознаграждается, а каждый неправильный наказывается компонентом. Таким образом, цель компонента обучения с подкреплением состоит в том, чтобы максимизировать вознаграждение за хорошие результаты.
Значение в медицинском секторе
Благодаря инновационным технологиям и технологиям, таким как трекеры активности и фитнес-браслеты, машинное обучение все больше и больше используется в секторе здравоохранения. Эти гаджеты отслеживают информацию о здоровье пользователей и проводят оценку состояния здоровья в режиме реального времени. Кроме того, технологии помогают врачам изучать закономерности или выделять инциденты, которые могут привести к более качественной диагностике и лечению пациентов. Медицинские работники теперь могут точно прогнозировать, как долго пациент будет жить со смертельным заболеванием, благодаря алгоритмам машинного обучения.
Значение в финансовой индустрии
Несколько банков и финансовых учреждений в настоящее время используют технологии машинного обучения для борьбы с мошенничеством и извлечения ценной информации из массивных данных. Инвесторы могут выбирать, когда торговать, определяя инвестиционные возможности с помощью информации, полученной с помощью машинного обучения. Кроме того, методы интеллектуального анализа данных помогают системам кибернаблюдения сосредоточить внимание и нейтрализовать признаки раннего предупреждения о мошеннических операциях. Несколько финансовых учреждений уже объединились с технологическими фирмами, чтобы воспользоваться преимуществами машинного обучения.
Значение в розничной торговле
Сайты электронной коммерции часто используют машинное обучение, чтобы давать рекомендации по продуктам на основе прошлых покупок пользователей. Ритейлеры используют подходы машинного обучения для сбора данных, их анализа и предоставления клиентам индивидуального покупательского опыта. Кроме того, они используют машинное обучение для оптимизации цен, планирования потребительских запасов, продвижения продуктов и клиентской аналитики.
