Какво е машинно обучение

Машините са способни на уча. Но не позволявайте това да ви държи будни с апокалиптични видения за свят, доминиран от роботи, които са поробили или унищожили хората, след като „са научили твърде много“. И нека не отстъпваме.

The машинно обучение се състои от компютърна дисциплина, в която и чрез алгоритми за изкуствен интелект, компютърни системи те са в състояние да симулират човешкия учебен процес, решавайки ситуации и предизвикателства, за които не са били програмирани преди това.

В исторически план компютрите не са били в състояние да правят нищо друго освен това, което са били програмирани. но постепенното увеличаване на мощността в хардуера позволи да ги отведем по-нататък, придружени от алгоритмите на софтуер.

Как една машина е способна да учи?

Процесът на обучение на компютърна система се извършва въз основа на анализ на големи количества данни.

Това, което софтуерът прави, е, най-общо казано, да изгражда прогнозни модели от анализа на данните, макар и да не променя собствените си

програмиране, нещо, за което машините все още не са готови.

Въпреки това, по концептуален начин можем да считаме, че сграда на модели, по които да се действа, това е един вид модификация на основното му програмиране, макар и това на ниво код източник всъщност не е такъв.

Машинното обучение е клон от дисциплината изкуствен интелект.

За финал нека да дадем няколко примера за използването на машинно обучение, започвайки с инвестиционна система на фондовия пазар.

Този е способен анализирам покачванията и спада в цените на акциите, така че, без предварително да са програмирани да прогнозират определен сценарий, чрез анализ на голям брой фактори (цени на акциите на други компании, поява и излизане на пазара, инвестиции направени от други, ...), можете да изчислите кога ще бъде по-благоприятно да купувате и / или продавате определени ценни книжа.

И това, което обикновено е по-важно в тези системи, е, че те са в състояние да анализират собственото си представяне и да се "учат" от своите успехи и грешки, като "подобряват" своето "представяне" с времето.

Всъщност не избрах този пример само защото, а защото днес повечето операции на фондовия пазар се извършват от компютърни програми от този тип.

Можем да се насладим на предимствата на машинното обучение в услуга за стрийминг музика като Spotify.

Вярно ли е, че когато слушаме музика В Spotify (или евентуално в други онлайн услуги от този тип) програмата препоръчва ли други групи или песни според това, което слушаме? И не по-малко вярно ли е, че тези препоръки се развиват като нашите навици консумация на музиката в тоалетната?

Как и Spotify, и другите онлайн музикални услуги правят това? Просто: със система за машинно обучение, която научава какво ни харесва и решава какво да препоръчаме въз основа на него.

И колкото повече музика и колкото по-дълго слушаме, толкова повече системата ще научи за нашите предпочитания и следователно, толкова по-голям шанс има да изпълни препоръките си.

Снимки на Fotolia: Aleutie / Kit8

Теми в машинното обучение