Що таке машинне навчання

Машини здатні вчитися. Але нехай це не дасть вам спати з апокаліптичними баченнями світу, де панують роботи, які поневолили або винищили людей після того, як «занадто багато дізнались». І давайте не будемо відступати.

машинне навчання складається з дисципліни обчислень, в якій за допомогою алгоритмів штучного інтелекту обчислювальні системи вміють імітувати процес навчання людини, вирішуючи ситуації та завдання, на які вони не були запрограмовані раніше.

Історично склалося так, що комп’ютери не могли робити нічого, крім того, що було запрограмовано. але поступове збільшення потужності в апаратних засобах дозволило йти далі, супроводжуючись алгоритмами програмне забезпечення.

Як машина здатна навчатися?

Процес навчання комп’ютерної системи здійснюється на основі аналізу великих обсягів даних.

Те, що робить програмне забезпечення, - це, загалом кажучи, побудова прогнозних моделей на основі аналізу даних, хоча і не змінюючи своїх програмування, те, до чого машини ще не готові.

Однак, концептуально, ми можемо вважати, що будівлі моделей, за якими слід діяти, це свого роду модифікація її базового програмування, хоча це на рівні код джерело насправді не таке.

Машинне навчання - це розділ дисципліни штучний інтелект.

На завершення наведемо кілька прикладів використання машинного навчання, починаючи з інвестиційної системи на фондовому ринку.

Цей здатний аналізувати зростання і падіння цін на акції, так що, не будучи попередньо запрограмованим для прогнозування певного сценарію, шляхом аналізу великої кількості фактори (ціни акцій інших компаній, вихід та вихід ринку, інвестиції здійснюється іншими, ...), ви можете підрахувати, коли буде вигідніше купувати та / або продавати певні назви.

І, що, як правило, важливіше в цих системах, це те, що вони здатні аналізувати власну ефективність і "вчитися" на своїх успіхах та помилках, "покращуючи" свою "ефективність" з часом.

Насправді я не вибрав цей приклад тому, що, а тому, що сьогодні більшість операцій на фондовому ринку здійснюються за допомогою комп’ютерних програм такого типу.

Ми можемо насолоджуватися перевагами машинного навчання в потоковому музичному сервісі, як Spotify.

Чи правда, що коли ми слухаємо музики У Spotify (або, врешті-решт, в інших онлайнових сервісах цього типу), програма рекомендує інші групи чи пісні відповідно до того, що ми слухаємо? І чи не менш вірно, що ці рекомендації еволюціонують як наші звички споживання музики в туалеті?

Як це роблять і Spotify, і інші музичні сервіси в Інтернеті? Просто: за допомогою системи машинного навчання, яка дізнається, що нам подобається, і на основі цього вирішує, що рекомендувати.

І чим більше музики і чим довше ми слухаємо, тим більше система дізнається про наші уподобання і, отже, тим більше шансів у неї виконати свої рекомендації.

Фотографії фото: Aleutie / Kit8

Теми машинного навчання