Что это такое и почему это важно
Машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это направление искусственного интеллекта, основанное на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Благодаря новым вычислительным технологиям машинное обучение сегодня не похоже на машинное обучение прошлого. Он возник из распознавания образов и теории о том, что компьютеры могут учиться, не будучи запрограммированными для выполнения определенных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели узнать, могут ли компьютеры учиться на данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, поскольку модели могут адаптироваться независимо друг от друга по мере того, как они подвергаются воздействию новых данных. Они учатся на предыдущих расчетах для получения надежных, воспроизводимых решений и результатов. Это не новая наука, а наука, получившая новый импульс.
В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом?
Большинство обычных людей склонны использовать термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» как синонимы и не видят разницы. Однако, хотя машинное обучение на самом деле является частью искусственного интеллекта, эти два термина на самом деле являются двумя разными понятиями. Можно сказать, что искусственный интеллект — это широкая предметная область, где машинное обучение состоит из небольшой части.
Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая создает компьютерную систему, которая может имитировать человеческий интеллект. Он состоит из слов «интеллект», означающих «искусственный» и «рукотворная сила мысли». Систему ИИ не нужно предварительно программировать, вместо этого они используют алгоритмы, которые могут работать с их собственным интеллектом. Он включает в себя алгоритмы машинного обучения, такие как алгоритмы обучения с подкреплением и нейронные сети глубокого обучения. С другой стороны, машинное обучение позволяет компьютерной системе делать прогнозы или принимать некоторые решения, используя исторические данные, без явного программирования. Машинное обучение использует большие объемы структурированных и полуструктурированных данных, поэтому модель машинного обучения может давать точные результаты или делать прогнозы на основе этих данных. Машинное обучение работает по алгоритму самообучения, используя исторические данные. Это работает только для определенных областей, например, если мы создаем модель машинного обучения для обнаружения изображений собак, она даст результаты только для изображений собак, но если мы предоставим новые данные, такие как изображения кошек, она перестанет отвечать. Машинное обучение, системы онлайн-рекомендаций, алгоритмы поиска Google, фильтры электронной почты для спама, предложения автоматической пометки друзей в Facebook и т. д. используются в различных местах, таких как.
Искусственный интеллект — это недостаточно определенный термин, который усиливает путаницу между ним и машинным обучением. На самом деле искусственный интеллект — это система, которая выглядит умной. Однако это не очень хорошее определение, потому что это все равно, что сказать что-то «здоровое». Эти поведения включают в себя решение проблем, обучение и планирование, полученные путем анализа данных и выявления в них закономерностей, например, для воспроизведения этих моделей поведения. С другой стороны, машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, где искусственный интеллект — это общий взгляд на ум, машинное обучение — это когда машины извлекают данные и узнают о мире то, что людям было бы трудно сделать. Машинное обучение может выйти за рамки человеческого интеллекта. Машинное обучение в основном используется для очень быстрой обработки больших объемов данных с использованием алгоритмов, которые со временем меняются и улучшаются в соответствии с тем, для чего они предназначены. Производственное предприятие может собирать объемы данных от машин и датчиков в своей сети, намного превышающие то, что может обработать любой человек. Затем машинное обучение используется для обнаружения шаблонов и выявления аномалий; это может указывать на проблему, которую люди могут исправить позже. Машинное обучение — это метод, который позволяет машинам извлекать информацию, которую не могут получить люди. Вот почему мы полагаемся на данные и передаем их в компьютеры, чтобы они могли моделировать то, что, по их мнению, мы делаем. Это то, что делает машинное обучение.
Ссылки
