Основные концепции машинного обучения
Все, что вам нужно знать о машинном обучении
Информация о машинном обучении, которую должен иметь каждый
Принимаете вы этот факт или нет, но мы уже много лет пользуемся преимуществами машинного обучения. Большинству людей среди нас трудно провести даже день без использования приложения, работающего на основе машинного обучения. Но что такое машинное обучение?
Да, термин машинное обучение — действительно распространенный термин, но многие до сих пор не знают, что он означает и как он используется. Они также не знают о роли алгоритмов машинного обучения в науке о данных. Мы узнаем, как машинное обучение определяется как инструмент, и взглянем на то, как оно было разработано.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это, по сути, отрасль ИИ и компьютерных наук, в которой основное внимание уделяется использованию данных и алгоритмов и воспроизведению того, как люди учатся. Это повышает правильность со временем.
Это важная часть развивающейся области науки о данных. Алгоритмы, использующие статистические методы, предназначены для прогнозирования, показывая ключевые схемы в проектах интеллектуального анализа данных. Эти идеи в последнее время приводят к принятию решений с приложениями и предприятиями, которые влияют на показатели роста. Со временем объем больших данных продолжает расти, рыночный спрос на специалистов по данным будет увеличиваться, и они будут нуждаться в помощи в поиске наиболее актуальных бизнес-вопросов.
Какие существуют методы машинного обучения?
Существует множество моделей машинного обучения, которые определяют наличие или отсутствие воздействия человека на необработанные данные — вручается ли приз, предоставляется конкретная обратная связь или используются метки.
Существуют разные модели машинного обучения, например
- Контролируемое обучение
- Неконтролируемое обучение
- Полууправляемое обучение
- Обучение с подкреплением
Почему машинное обучение важно?
Машинное обучение — важнейший инструмент в процессе извлечения инсайдеров из массивных наборов данных, которыми сегодня располагают компании и исследователи. В основном на это есть две причины:
- Масштаб данных. Компании сталкиваются с огромными объемами данных различных типов, которые необходимо обрабатывать. Мощность переработки более эффективна и легкодоступна. Модели, которые могут самостоятельно уточнять данные, находить окончания и закономерности, бесценны.
- Неожиданные результаты: поскольку обновления алгоритмов машинного обучения выполняются сами по себе. Точность анализа повышается по мере того, как он учится на анализируемом наборе данных. Эта повторяющаяся природа ценна, поскольку она делает это сама, а не запрограммирована на это.
Кто использует машинное обучение?
Компании уже давно используют алгоритм для сортировки данных и оптимизации бизнес-операций. Причем это относится не только к цифровым бизнес-моделям, но и к компаниям и отраслям, где данные можно собирать с помощью SAS Insights,
- Маркетинг и продажи
- Обычная розничная торговля
- Финансовые услуги
- Транспорт
- Правительство
- Нефти и газа
- Здравоохранение
Известные компании, такие как Amazon, Facebook, Netflix и, очевидно, Google уже более десяти лет используют алгоритмы машинного обучения для получения результатов поиска, рекомендаций, рекламы и многого другого.
Будущее машинного обучения
Машинное обучение используется во всех основных секторах мира, включая бизнес, управление, финансы, транспорт и сельское хозяйство, а также маркетинг. Такое быстрое признание в разных отраслях доказывает ценность машинного обучения.
Применение машинного обучения и ИИ выходит за рамки операций электронной коммерции.
Более того, инициативы в области медицины открывают новые возможности, используя алгоритмы машинного обучения, за которыми следуют массивные искусственные нейронные сети, чтобы найти сложные закономерности в структуре генов и то, как человек будет реагировать на конкретное лечение.
Непрерывная цифровизация большинства секторов промышленности подразумевает, что в течение длительного времени будет генерироваться растущий объем данных. Возможность получать ценную информацию из этих обширных наборов данных — это один из способов решения широкого круга проблем — от более ловкого обнаружения и лечения заболеваний до борьбы с киберпреступниками и оказания помощи организациям, эффективно работающим для увеличения прибыли. Возможности, которые машинное обучение привносит в различные сектора, делают его важным инструментом.
Со временем приложения машинного обучения становятся все более известными, а также становятся доступными — они переходят от серверных систем к облаку.
