Mis on masinõpe

Masinad on võimelised õppida. Kuid ärge laske sel end ärkvel hoida, kui ilmnevad apokalüptilised nägemused maailmast, kus domineerivad robotid, kes on inimesi pärast liiga palju õppimist orjastanud või hävitanud. Ja ärgem ka kaldume kõrvale.

The masinõpe koosneb arvutamise distsipliinist, milles ja tehisintellekti algoritmide kaudu arvutisüsteemid nad suudavad simuleerida inimese õppeprotsessi, lahendades olukordi ja väljakutseid, milleks neid polnud veel programmeeritud varem.

Ajalooliselt pole arvutid suutnud teha midagi muud kui see, milleks nad olid programmeeritud. kuid riistvara võimsuse järkjärguline suurenemine on võimaldanud neid edasi viia koos tarkvara.

Kuidas on masin võimeline õppima?

Arvutisüsteemi õppeprotsess viiakse läbi suurte andmemahtude analüüsi põhjal.

See, mida tarkvara teeb, on laias laastus andmete analüüsi põhjal ennustavate mudelite loomine, kuigi see ei muuda nende omad programmeerimine, milleks masinad pole veel valmis.

Kuid kontseptuaalselt võime arvestada, et

hoone mudelite järgi, mille järgi tegutseda, on see omamoodi modifitseerimine selle baasprogrammis, ehkki see on kood allikas pole tegelikult selline.

Masinõpe on tehisintellekti distsipliini haru.

Lõpetuseks toome mõned näited masinõppe kasutamisest, alustades investeerimissüsteemist aktsiaturul.

See on võimeline analüüsima aktsiahindade tõus ja langus, nii et ilma et oleks eelnevalt programmeeritud teatud stsenaariumi ennustamiseks, analüüsides paljusid tegurid (teiste ettevõtete aktsiate hinnad, turule tulek ja minek, investeeringud teiste tehtud ...), saate arvutada, millal on teatud väärtpaberite ostmine ja / või müümine soodsam.

Ja mis on nendes süsteemides tavaliselt olulisem, on see, et nad suudavad ise oma tegevust analüüsida ja "õppida" oma õnnestumistest ja vigadest, "parandades" aja jooksul oma "jõudlust".

Tegelikult ei valinud ma seda näidet lihtsalt sellepärast, vaid seetõttu, et täna viivad suurema osa börsil toimuvatest operatsioonidest läbi just seda tüüpi arvutiprogrammid.

Saame nautida masinõppe eeliseid voogesituse muusikateenuses nagu Spotify.

Kas see on tõsi, kui me kuulame muusika Kas programm soovitab Spotifys (või lõpuks ka teistes seda tüüpi veebiteenustes) teisi rühmi või lugusid vastavalt sellele, mida me kuulame? Kas pole vähem tõsi, et need soovitused arenevad meie harjumuste järgi tarbimine muusika tualetis?

Kuidas seda teevad nii Spotify kui ka muud veebipõhised muusikateenused? Lihtne: masinõppesüsteemiga, mis õpib, mis meile meeldib, ja otsustab selle põhjal, mida soovitada.

Ja mida rohkem muusikat ja mida kauem me kuulame, seda rohkem saab süsteem teada meie eelistustest ja seetõttu on suuremad võimalused oma soovitusi täita.

Fotolia fotod: Aleutie / Kit8

Masinõppe teemad