Vad är maskininlärning

Maskinerna kan lära sig. Men låt inte detta hålla dig vaken med apokalyptiska visioner om en värld som domineras av robotar som har förslavat eller utrotat människor efter att ha "lärt sig för mycket". Och låt oss inte avvika heller.

De maskininlärning består av en datavetenskap där, och genom artificiell intelligensalgoritmer, datorsystem kan simulera den mänskliga inlärningsprocessen, lösa situationer och utmaningar som de inte hade programmerats för tidigare.

Historiskt har datorer inte kunnat göra något annat än vad de var programmerade att göra. men den gradvisa ökningen av kraften i hårdvaran har gjort det möjligt att ta dem längre, tillsammans med algoritmerna för programvara.

Hur kan en maskin lära sig?

Inlärningsprocessen för ett datorsystem utförs baserat på analys av stora mängder data.

Vad programvaran gör är i stort sett att bygga förutsägbara modeller från analysen av data, men ändrar inte sina egna programmering, något som maskinerna ännu inte är redo för.

Men på ett begreppsmässigt sätt kan vi överväga att byggnad av modeller som man kan agera på, är det en typ av modifiering av basprogrammeringen, även om detta på nivån av koda källan är inte riktigt så.

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens.

För att avsluta, låt oss sätta några exempel på användningen av maskininlärning, med början med ett investeringssystem på aktiemarknaden.

Den här kan analysera utan att ha tidigare programmerats för att förutsäga ett visst scenario genom analys av ett stort antal faktorer (priserna på andelarna i andra företag, början på marknaden, investeringar gjord av andra, ...), kan du beräkna när det är mer gynnsamt att köpa och / eller sälja vissa titlar.

Och det som vanligtvis är viktigare i dessa system är att de kan analysera sina egna prestationer och "lära sig" av sina framgångar och misstag, "förbättra" deras "prestanda" över tiden.

Jag valde faktiskt inte det här exemplet för, utan för att idag utförs de flesta av aktierna på aktiemarknaden av datorprogram av denna typ.

Vi kan dra nytta av maskininlärning i en streamingmusiktjänst som Spotify.

Är det sant att när vi lyssnar musik Rekommenderar programmet andra grupper eller låtar i Spotify (eller så småningom i andra onlinetjänster av denna typ) enligt vad vi lyssnar på? Och är det inte mindre sant att dessa rekommendationer utvecklas som våra vanor konsumtion musik på toaletten?

Hur gör både Spotify och de andra onlinemusiktjänsterna detta? Enkelt: med ett maskininlärningssystem som lär oss vad vi gillar och bestämmer vad man ska rekommendera baserat på det.

Och ju mer musik och ju längre vi lyssnar på, desto mer kommer våra preferenssystem att lära sig, och desto större chanser har det att nå sina rekommendationer.

Fotolia-foton: Aleutie / Kit8

Ämnen i maskininlärning