Машинното обучение е процес, който позволява на компютърните системи да се учат от данни и опит. Това е подмножество от изкуствен интелект (AI), който позволява на компютрите да се научат как да правят нещата сами, като обработват данни и разпознават модели. Благодарение на машинното обучение вече сме в състояние да създаваме системи, които могат да се подобряват с времето, което ги прави по-точни и ефективни.
В тази публикация в блога ще разгледаме какво е машинно обучение, неговите приложения и предимства, както и някои примери за това как се използва днес.
Това е завладяваща област на обучение, която има потенциала да промени начина, по който живеем и работим. С прости думи, машинното обучение е процес, чрез който компютрите се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. Това го прави невероятно мощен инструмент за решаване на сложни проблеми и подобряване на нашето разбиране за света около нас.
Кредити за изображения: https://commons.wikimedia.org/
Въпреки че може да изглежда като нещо от научнофантастичен филм, машинното обучение вече се използва по някои много практически начини. Прочетете, за да научите повече за това какво е машинно обучение, как работи и някои от неговите приложения.
Машинното обучение е термин, който може би сте чували да се подхвърлят напоследък, но какво всъщност е то? Машинното обучение е прилагане на алгоритми за изкуствен интелект (AI) за прогнозиране на резултатите от данните. С други думи, машинното обучение ни позволява да използваме компютрите си, за да се учим сами – обяснявайки сложни модели и правейки прогнози, които иначе биха били невъзможни. Това прави машинното обучение изключително полезно за анализиране на големи масиви от данни и получаване на полезна информация.
Машинното обучение е процес на програмиране компютри, за да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. Това е подгрупа на изкуствения интелект (AI) и се превърна в един от най-важните инструменти в науката за данни. Алгоритмите за машинно обучение могат да се използват за автоматично подобряване на моделите и прогнозите чрез адаптивно регулиране на техните параметри, благодарение на обратната връзка, получена от опит с данните. Това ги прави основен инструмент за работа с големи, сложни масиви от данни.
Тъй като алгоритмите за машинно обучение стават по-добри в разбирането на данните, те също така са в състояние да откриват модели и връзки, които хората никога не биха могли да намерят. Това прави машинното обучение мощен инструмент за решаване на проблеми и вземане на решения в трудни ситуации.
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е подмножество от изкуствен интелект, който се занимава със създаването на алгоритми, които могат да се учат и да правят прогнози върху данни. Този тип алгоритъм е в състояние автоматично да подобри дадени повече данни. Машинното обучение се използва главно по три различни начина: контролирано учене, учене без надзор и учене с подсилване.
Контролираното обучение е, когато на алгоритъма се дава набор от данни за обучение и желания резултат, така че да може да се научи да произвежда същите резултати. Ученето без надзор е, когато на алгоритъма се дават данни, но не му се казва какво да прави с него, така че той трябва сам да намира модели и да прави прогнози. Ученето с подсилване е, когато на алгоритъма се дава набор от правила и след това трябва да научи чрез опити и грешки кое работи най-добре, за да постигне целта.
Машинното обучение е мощен инструмент, който може да се използва за различни задачи, като разпознаване на лица, откриване на обекти и дори правене на прогнози за бъдещето.
Как работи машинното обучение?
Машинното обучение е подмножество от изкуствено интелигентност който се занимава със създаването и изучаването на алгоритми, които могат да се учат и да правят прогнози върху данни. Тези алгоритми се използват за изграждане на модели, които могат да разпознават модели, да вземат решения и да изпълняват други задачи.След това алгоритъмът трябва да се научи да намира модели и корелации в данните, за да прави прогнози. Алгоритмите за обучение с подсилване се обучават чрез предоставяне на обратна връзка относно точността на техните прогнози. След това алгоритъмът може да коригира своите прогнози въз основа на тази обратна връзка, за да подобри цялостната си точност.
Алгоритмите за машинно обучение могат да се използват за различни задачи, включително класификация, регресия, прогнозиране и оптимизиране. Алгоритмите за класификация се използват за присвояване на етикети на точки от данни. Алгоритмите за регресия се използват за прогнозиране на стойности въз основа на минали данни. Алгоритмите за прогнозиране се използват за прогнозиране на бъдещи събития. Алгоритмите за оптимизация се използват за намиране на най-доброто решение на даден проблем.
Методи за машинно обучение -
Методите за машинно обучение са набор от инструменти, които могат да се използват за автоматично откриване на модели в данните и да се правят прогнози. Тези методи се основават на алгоритми, които се учат от данни и могат да бъдат приложени към различни задачи като класификация, регресия и групиране. Има много различни алгоритми за машинно обучение и всеки има своите силни и слаби страни. За да изберете най-добрия алгоритъм за конкретна задача, е важно да разберете различните видове алгоритми и как работят.
Алгоритмите за контролирано обучение се използват за учене от етикетирани данни. Това означава, че на алгоритъма е даден набор от примери за обучение, всеки от които има известен етикет (като „положителен” или „отрицателен”). След това алгоритъмът се научава да предвижда етикетите на нови примери. Контролираното обучение може да се използва за задачи като класификация и регресия.
Алгоритмите за обучение без надзор се използват за учене от немаркирани данни. Това означава, че на алгоритъма е даден набор от примери за обучение, но всеки пример не е етикетиран.
Предизвикателствата на машинното обучение -
Въпреки че машинното обучение показа огромно обещание през последните години, все още има много предизвикателства, на които трябва да се обърне внимание, преди то наистина да изпълни потенциала си. Едно от най-големите предизвикателства е справянето с така нареченото „проклятие на измерението“. Това се отнася до факта, че с увеличаване на броя на характеристиките (измеренията) в набор от данни, количеството данни, необходими за обучение на модел, ефективно нараства експоненциално. Това може да направи много трудно изграждането на модели, които могат да обобщят добре новите данни.
Друго предизвикателство е проблемът със „студения старт“. Това се случва, когато се опитате да изградите модел от нулата върху нов набор от данни без предварителни познания за данните. Това може да бъде много трудно, тъй като моделът няма предишен опит, на който да базира своите прогнози. Това може да доведе до лоши резултати или дори до пълен провал.
И накрая, друго предизвикателство, пред което е изправено машинното обучение, е въпросът за „шума от етикета“. Това се отнася до факта, че в много масиви от реални данни етикетите (класификациите) не винаги са точни. Това може да доведе до модели, които не са стабилни и не отговарят на шума в данните, а не на действителния сигнал.
Случаи на използване на машинно обучение в реалния свят -
Откриването на измами е един от най-често цитираните случаи на използване на машинно обучение. Финансовите институции използват машинно обучение за откриване на измами от много години. Целта на откриването на измами е да се идентифицират измамни транзакции, преди да бъдат обработени.
Машинното обучение може да се използва за идентифициране на модели в данните, които са показателни за измама. Например, една измамна транзакция може да има определени характеристики, които са различни от легитимните транзакции. Чрез обучение на модел на машинно обучение върху минали данни е възможно да се открият тези модели и да се маркират бъдещи транзакции, които им съвпадат като потенциално измамни.
Системите за препоръки са друго често срещано приложение на машинното обучение. Системите за препоръки се използват за предлагане на елементи на потребителите въз основа на тяхното минало поведение. Например, препоръчителна система може да предложи нови продукти на клиентите въз основа на артикулите, които са закупили в миналото.
Системите за препоръки обикновено използват алгоритми за съвместно филтриране. Съвместното филтриране е метод за правене на прогнози за интересите на потребителя въз основа на интересите на други потребители. Идеята е, че ако двама потребители имат сходни интереси, тогава е по-вероятно те да се интересуват от едни и същи артикули.
Алгоритмите за съвместно филтриране могат да се използват за намиране на модели в данните, които показват кои елементи е вероятно да представляват интерес за потребителя. След това тези модели могат да се използват за отправяне на препоръки към потребителя.
Компютърното зрение е друга област, в която машинното обучение се използва все повече и повече. Алгоритмите за компютърно зрение се използват за автоматична обработка и анализ на изображения. Например компютърното зрение може да се използва за идентифициране на обекти в изображения или за извличане на текст от изображения.
Заключение - Какво е машинно обучение? Как работи машинното обучение?
Накратко, машинното обучение е способността на компютрите да учат, без да бъдат изрично програмирани. Тази технология се използва широко в онлайн маркетинга и може да бъде невероятно полезна при оптимизирането на кампаниите ви за по-добра ефективност. В основата си машинното обучение разчита на алгоритми, които се „учат“, като променят собствения си код въз основа на данните, които получават. Колкото повече данни имат достъп тези алгоритми, толкова по-добри стават при изпълнението на конкретни задачи.
Както може да си представите, тази технология има безкрайни потенциални приложения, поради което става толкова популярна сред фирми от всякакъв размер.
Също прочетено:
- Безплатна пробна версия на Jasper AI
- Код на купон на Jasper AI
- LeadPages срещу Instapage
- Leadpages срещу Unbounce
- Най-добри AI писатели, софтуер за писане на съдържание
- Най-добрите инструменти за AI за копиране
- Най-добрите AI инструменти за автоматизиране на вашите Facebook реклами
- Ценообразуване на Content Studio
- Джаспър AI преглед
- Кои са най-добрите инструменти за въртене на статии
