Машинное обучение - одна из самых быстрорастущих областей в современную эпоху. Эта статья даст вам обзор того, что это такое? Чем он отличается от искусственного интеллекта (ИИ)? А какие бывают его виды?
Что такое машинное обучение?
Подобно тому, как люди учатся на своем прошлом опыте и принимают обоснованные решения, Машины также могут учиться и таким же образом делать прогнозы.
Мы можем научить Машины учиться. Звучит завораживающе!… Правда?
Мы предоставляем им определенные наборы данных, и с их помощью машина делает прогнозы на будущее. Machine фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, и постепенно повышает точность.
По словам Артура Сэмюэля,
- это подраздел компьютерных наук, который «дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».
Машина распознает шаблоны, сформированные в данных, и создает новые шаблоны в зависимости от загруженных данных. Здесь конкретный код для конкретного случая не требуется, и машина учится на собственном опыте!
Машинное обучение против искусственного интеллекта
Я видел, что многие люди путаются между этими двумя областями и думают, что они одинаковы, но позвольте мне сказать вам, что это не так. Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта.
Оба они широко используют статистику и вероятность, но как только вы углубитесь в эту область, вы увидите, насколько велика разница.
Однако, как новичок, вы должны знать, что Искусственный интеллект стимулирует человеческое поведение, такое как мышление, рассуждение и принятие решений. Он широко используется в робототехнике, личных помощниках (например, Alexa, Siri, Cortana) и т. Д.
Принимая во внимание, что Машинное обучение просто делает прогнозы на основе прошлого опыта, распознавая закономерности в загружаемых данных без явного их кодирования. Здесь мы обучаем модель машинного обучения, чтобы научиться принимать решения с использованием алгоритмов. Он широко используется для рекомендаций по продуктам, диагностики в секторах здравоохранения и т. Д.
Почему машинное обучение?
Точность, достигаемая с помощью глубокого обучения (подмножество машинного обучения), превосходит человеческую точность во многих областях, включая распознавание изображений, игры и биотехнологии. Это поле имеет много приложений, некоторые из которых следующие:
- Распознавание изображений (включая распознавание лиц, анализ почерка, распознавание цифр и т. Д.)
- Обнаружение мошенничества в Интернете, фильтрация спама в электронной почте и вредоносного ПО.
- Рекомендации по продуктам на таких платформах, как Amazon и Flipkart (или показывает рекомендации на таких платформах, как Netflix).
- Беспилотные автомобили
- Медицинская диагностика (диагностика и выявление заболеваний)
И есть еще много замечательных приложений ML. Итак, теперь, когда вы поняли магию этого поля. Давайте познакомимся с различными типами машинного обучения…
Типы машинного обучения
1. Обучение с учителем
Машина учится на помеченных данных, то есть выходные данные уже предоставлены для обучения модели. Это помогает машине прогнозировать результаты для непредвиденных данных.
Машинное обучение с учителем используется для решения двух типов задач: регрессии и классификации. Мы можем предсказать цены на недвижимость и дневную температуру (с помощью регрессии) или определить, является ли изображение кошкой или собакой (с помощью классификации).
2. Обучение без учителя
Машина учится на немаркированных данных, что означает, что машине не передается никаких выходных данных для обучения, вместо этого машина находит закономерности из данных и сама выдает результат.
Алгоритмы обучения без учителя позволяют выполнять более сложные задачи обработки по сравнению с обучением с учителем. Он используется для решения двух типов задач: кластеризация и ассоциация.
3. Обучение с подкреплением.
В этом случае машина обучается через систему вознаграждений. Машина предпринимает соответствующие действия, чтобы максимизировать вознаграждение в конкретной ситуации. В таких случаях машина постоянно обучается. Самостоятельное вождение автомобилей использует обучение с подкреплением.
Я надеюсь, что вы узнали что-то интересное, и эта статья дала вам старт в этой удивительной области машинного обучения! Продолжайте учиться :)
