Что такое машинное обучение?
Узнав, как работает машинное обучение, вы будете готовы изучить возможности использования искусственного интеллекта в будущем.
Машинное обучение - это изучение алгоритмов и моделей статистических данных, которые компьютеры используют для выполнения конкретной задачи без явных инструкций, полагаясь на шаблоны и логические выводы.
Алгоритмы машинного обучения создают математические модели на основе данных, называемых «обучающими данными», для прогнозирования и принятия решений без необходимости запрограммировать выполнение конкретной задачи.
Существует два типа методов машинного обучения:
- Обучение с учителем - требует наблюдения специалистов по данным и работает в основном с размеченными данными. Это помогает вам прогнозировать результаты непредвиденных данных.
- Обучение без учителя - не требует присмотра и работает само по себе для поиска информации. В основном работает с немаркированными данными.
Алгоритмы машинного обучения обучены непрерывному обучению на основе больших наборов данных для повышения производительности в будущем. Эти алгоритмы автоматически обновляют и создают модели, которые можно использовать в прогнозном моделировании. Это позволяет специалистам по обработке данных вручную запускать прогностические модели на основе исторических данных только для будущих событий. Прогностические модели создают прогнозы, основанные на вероятности событий и наборах исторических данных.
Чтобы создать прогнозную модель, вам понадобится набор данных, который нужно разбить и протестировать, чтобы сформировать алгоритм. Затем, используя алгоритм и модели данных, вы продолжите тестирование с наборами исторических данных и текущими наборами данных, чтобы формировать прогнозы и решения. Прогностическое моделирование использует интеллектуальный анализ данных и вероятность для получения результатов.
Ниже приведен пример создания прогнозной модели:
Примеры использования машинного обучения
Машинное обучение можно использовать во многих отраслях.
- Обнаружение мошенничества с кредитными картами
- Выявление страхового мошенничества
- Рекомендации и поисковые системы
- Распознавание речи и почерка
- Анализ финансового рынка
- Распознавание объекта
- Медицинский диагноз
- Анализ настроений
Различия в обновлениях между машинным обучением и прогнозным моделированием:
Примеры использования для прогнозного моделирования
Прогнозное моделирование - это разновидность и приложение машинного обучения.
- Снижение риска
- Кредитный скоринг
- Статистика воронки продаж
- Сегментация клиентов
- Улучшенные / оптимизированные операции
- Алгоритмическое обучение
- Оптимизация маркетинговой кампании
- Автострахование
Технология, управляющая машинным обучением по сравнению с прогнозным моделированием:
Выводы
- Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта и его применение.
- Машинное обучение используется для создания прогнозного моделирования.
- Машинное обучение обновляется автоматически, в отличие от прогнозного моделирования, которое требует от специалистов по обработке данных многократно запускать модель вручную.
- Существует два типа методов машинного обучения: неконтролируемое и контролируемое.
- Машинное обучение с учителем работает с помеченными данными и требует, чтобы специалисты по данным контролировали процесс.
- Машинное обучение без учителя работает с немаркированными данными и само по себе обнаруживает информацию. Это используется для более сложных процессов.
- Машинное обучение основано на данных.
- Прогнозное моделирование основано на сценариях использования.
- Прогностические модели создают прогнозы, основанные на вероятности событий и наборах исторических данных.
- Машинное обучение требует больших наборов данных, чтобы быть эффективным.
Наслаждайся? Давайте подключимся к нам в Твиттере или напишем мне в Instagram.
