Kas yra mašininis mokymasis

Mašinos sugeba mokytis. Tačiau neleiskite to pažadinti apokaliptinėmis pasaulio vizijomis, kuriose vyrauja robotai, pavergę ar išnaikinę žmones „per daug išmokę“. Taip pat nenukrypkime.

The mašininis mokymasis susideda iš skaičiavimo disciplinos, kurioje per dirbtinio intelekto algoritmus naudojamos kompiuterinės sistemos jie sugeba imituoti žmogaus mokymosi procesą, spręsdami situacijas ir iššūkius, kuriems nebuvo užprogramuoti anksčiau.

Istoriškai kompiuteriai negalėjo padaryti nieko kito, išskyrus tai, kas jiems buvo užprogramuota. tačiau laipsniškas aparatinės įrangos galios padidėjimas leido juos toliau įgyvendinti kartu su programinė įranga.

Kaip mašina geba mokytis?

Kompiuterinės sistemos mokymosi procesas atliekamas remiantis didelių duomenų kiekių analize.

Tai, ką daro programinė įranga, yra plačiai tariant, remiantis duomenų analize sukurti nuspėjamuosius modelius, nors ir nekeičiantys jų programavimas, ko mašinos dar neparengtos.

Tačiau konceptualiu būdu galime manyti, kad

pastatas modelių, pagal kuriuos būtų galima veikti, tai yra tam tikras jo pagrindinio programavimo modifikavimas, nors tai ir yra kodas šaltinis nėra toks.

Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto disciplinos šaka.

Pabaigai pateikime keletą mašininio mokymosi naudojimo pavyzdžių, pradedant investicine sistema akcijų rinkoje.

Šis sugeba analizuoti akcijų kainų kilimas ir kritimas, todėl, prieš tai nenumatant numatyti tam tikro scenarijaus, analizuojant daugybę faktoriai (kitų bendrovių akcijų kainos, rinkos atėjimas ir pasitraukimas, investicijos padarė kiti, ...), galite apskaičiuoti, kada bus palankiau pirkti ir (arba) parduoti tam tikrus vertybinius popierius.

Ir dažniausiai šiose sistemose svarbiau yra tai, kad jie sugeba analizuoti savo pačių veiklą ir „mokytis“ iš savo sėkmės ir klaidų, laikui bėgant „pagerinti“ savo „našumą“.

Tiesą sakant, šį pavyzdį pasirinkau ne vien dėl to, o todėl, kad šiandien didžiąją dalį akcijų rinkos operacijų vykdo tokio tipo kompiuterinės programos.

Mes galime mėgautis mašininio mokymosi pranašumais tokioje srautinės muzikos paslaugoje kaip „Spotify“.

Ar tiesa, kad kai klausomės muzika Ar programa „Spotify“ (ar galiausiai kitose tokio tipo internetinėse paslaugose) rekomenduoja kitas grupes ar dainas pagal tai, ko klausomės? Ar ne mažiau tiesa, kad šios rekomendacijos vystosi kaip įprasta vartojimas muzikos tualete?

Kaip tai padaryti tiek „Spotify“, tiek kitos internetinės muzikos paslaugos? Paprasta: naudojant mašininio mokymosi sistemą, kuri išmoksta tai, kas mums patinka, ir pagal ją nusprendžia, ką rekomenduoti.

Kuo daugiau muzikos ir kuo ilgiau klausysimės, tuo daugiau sistema sužinos apie mūsų pageidavimus, taigi, tuo didesnė tikimybė įgyvendinti savo rekomendacijas.

„Fotolia“ nuotraukos: „Aleutie“ / „Kit8“

Mašininio mokymosi temos