Введение
Машинное обучение? Если вы не знакомы с программированием и инженерией, первый стереотип, который приходит вам в голову, это цеплять роботов проводами и подключать их к своим ноутбукам, ну отчасти вы правы.
«Машинное обучение — это область исследований, посвященная пониманию и созданию методов, которые «обучают, то есть методов, которые используют данные для повышения производительности при выполнении определенного набора задач».»
Машинное обучение — это подмножество Искусственного интеллекта, а Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения.
Это все проясняет, верно? Итак, на этом я закончу свою статью, до свидания!
Нет, подождите! Это еще не все :D
История машинного обучения
Все началось в 1950 году с пионерами компьютерных наук Аланом Тьюрингом при создании теста Тьюринга, который стал азбукой того, как машины классифицировались как интеллектуальные или не умный (тупой). Чтобы пройти тест, машина должна убедить человека, что она не машина.
Тест Тьюринга был сделан для машин, если эти машины могли убедить вас, что они не машины, выполняя интеллектуальные задачи и, конечно, будучи невидимыми для вас физически, тогда они считались разумными и проходили тест Тьюринга, в противном случае машины считались неразумными.
После этого был заметен значительный прогресс, и «интеллектуальные» компьютерные алгоритмы стали облегчать жизнь людей, начиная от рекомендации вам хорошего фильма и шоу (Netflix) до игры с вами в компьютерные игры (а иногда и обыгрывая вас в них).
Заключение
Из-за большого спроса на инженеров AI и ML, которым не требуется никаких технических знаний, чтобы начать работу. Вы можете начать свой путь, прочитав мою статью «Начните работу с машинным обучением и искусственным интеллектом, даже если у вас нет технического образования».
Ссылки
Начните заниматься машинным обучением уже сегодня!
