Шта је машинско учење

Машине су способне за научити. Али не дозволите да вас ово држи будним са апокалиптичним визијама света којим доминирају роботи који су поробили или истребили људе након што су „превише научили“. И да не одступамо.

Тхе Машинско учење састоји се од рачунарске дисциплине у којој, и путем алгоритама вештачке интелигенције, рачунарски системи способни су да симулирају људски процес учења, решавајући ситуације и изазове за које нису били програмирани претходно.

Историјски гледано, рачунари нису могли да раде ништа друго осим онога за шта су програмирани. али постепено повећање снаге у хардверу је омогућило да их одведе даље, праћено алгоритмима софтвер.

Како је машина способна за учење?

Процес учења рачунарског система врши се на основу анализе великих количина података.

Оно што софтвер ради је, уопштено говорећи, градити предиктивне моделе на основу анализе података, мада не модификујући сопствене програмирање, нешто за шта машине још нису спремне.

Међутим, на концептуални начин можемо сматрати да

зграда модела на којима треба деловати, својеврсна је модификација основног програмирања, мада ово на нивоу код извор заправо није такав.

Машинско учење је грана дисциплине вештачке интелигенције.

За крај, ставимо неколико примера употребе машинског учења, почев од система улагања на берзи.

Овај је способан за анализирати пораст и пад цена акција, тако да, без претходно програмираног предвиђања одређеног сценарија, анализом великог броја Фактори (цене акција других компанија, доласци и изласци на тржиште, инвестиције направили други, ...), можете израчунати када ће бити повољније купити и / или продати одређене хартије од вредности.

А оно што је обично важније у овим системима је да су способни да анализирају сопствене перформансе и да „уче“ из својих успеха и грешака, „побољшавајући“ своје „перформансе“ током времена.

Заправо, овај пример нисам изабрао само зато, већ зато што данас већину операција на берзи обављају рачунарски програми ове врсте.

Можемо уживати у предностима машинског учења у услузи за стримовање музике попут Спотифи-а.

Да ли је тачно да када слушамо музика Да ли програм у Спотифи-у (или евентуално у другим мрежним услугама ове врсте) препоручује друге групе или песме у складу са оним што слушамо? И није ли мање тачно да се ове препоруке развијају као и наше навике потрошња музике у тоалету?

Како то раде и Спотифи и друге музичке услуге на мрежи? Једноставно: са системом за машинско учење који учи шта волимо и на основу тога одлучује шта да препоручи.

И што више музике и што дуже слушамо, систем ће више сазнавати о нашим преференцијама и, самим тим, веће шансе да испуни своје препоруке.

Фотографије Фотолиа: Алеутие / Кит8

Теме из машинског учења