Что такое машинное обучение

Машины способны учить. Но не позволяйте этому мешать вам заснуть апокалиптическими видениями мира, в котором доминируют роботы, которые поработили или истребили людей после того, как «слишком многому научились». И не будем отвлекаться.

В машинное обучение состоит из дисциплины вычислений, в которой с помощью алгоритмов искусственного интеллекта компьютерные системы они могут моделировать процесс обучения человека, решать ситуации и задачи, для решения которых они не были запрограммированы ранее.

Исторически сложилось так, что компьютеры не могли делать ничего, кроме того, для чего они были запрограммированы. но постепенное увеличение мощности оборудования позволило развить их дальше, в сопровождении алгоритмов программное обеспечение.

Как машина способна к обучению?

Процесс обучения компьютерной системы осуществляется на основе анализа больших объемов данных.

Программное обеспечение, в общем, строит прогностические модели на основе анализа данных, но не изменяет свои собственные. программирование, то, к чему машины еще не готовы.

Однако концептуально можно считать, что строительство моделей, на которых можно действовать, это своего рода модификация его базового программирования, хотя это на уровне код источник на самом деле не такой.

Машинное обучение - это отрасль дисциплины искусственного интеллекта.

В заключение приведем несколько примеров использования машинного обучения, начиная с инвестиционной системы на фондовом рынке.

Этот способен анализировать взлетов и падений цен на акции, так что, не будучи предварительно запрограммированными на предсказание определенного сценария, путем анализа большого количества факторы (цены акций других компаний, приходы и уходы рынка, инвестиции сделанные другими, ...), вы можете рассчитать, когда это будет более благоприятным для покупки и / или продажи определенных ценных бумаг.

И что обычно более важно в этих системах, так это то, что они могут анализировать свою производительность и «учиться» на своих успехах и ошибках, «улучшая» свою «производительность» с течением времени.

На самом деле, я выбрал этот пример не просто потому, а потому, что сегодня большинство операций на фондовом рынке осуществляется компьютерными программами такого типа.

Мы можем пользоваться преимуществами машинного обучения в сервисе потоковой передачи музыки, таком как Spotify.

Правда ли, что когда мы слушаем Музыка В Spotify (или, в конечном итоге, в других онлайн-сервисах этого типа) программа рекомендует другие группы или песни в соответствии с тем, что мы слушаем? И не менее верно ли, что эти рекомендации развиваются по мере того, как наши привычки потребление музыки в туалете?

Как это делают Spotify и другие музыкальные онлайн-сервисы? Просто: с системой машинного обучения, которая узнает, что нам нравится, и на основе этого решает, что порекомендовать.

И чем больше музыки и чем дольше мы слушаем, тем больше система узнает о наших предпочтениях и, следовательно, тем больше у нее шансов выполнить свои рекомендации.

Фотографии Fotolia: Aleutie / Kit8

Темы машинного обучения