Învățarea automată este un proces care permite sistemelor informatice să învețe din date și experiențe. Este un subset de inteligență artificială (AI) care le permite computerelor să învețe cum să facă lucrurile pe cont propriu prin procesarea datelor și recunoașterea tiparelor. Datorită învățării automate, acum suntem capabili să creăm sisteme care se pot îmbunătăți în timp, făcându-le mai precise și mai eficiente.
În această postare pe blog, vom explora ce este învățarea automată, aplicațiile și beneficiile sale, precum și câteva exemple despre modul în care este utilizat astăzi.
Este un domeniu de studiu fascinant care are potențialul de a schimba modul în care trăim și lucrăm. În termeni simpli, învățarea automată este un proces prin care computerele învață din date, fără a fi programate în mod explicit. Acest lucru îl face un instrument incredibil de puternic pentru rezolvarea problemelor complexe și pentru îmbunătățirea înțelegerii noastre asupra lumii din jurul nostru.
Credite imagine: https://commons.wikimedia.org/
Deși poate părea ceva dintr-un film științifico-fantastic, învățarea automată este deja folosită în moduri foarte practice. Citiți mai departe pentru a afla mai multe despre ce este învățarea automată, cum funcționează și unele dintre aplicațiile sale.
Învățarea automată este un termen pe care poate l-ați auzit aruncat în ultima vreme, dar ce este, de fapt? Învățarea automată este aplicarea algoritmilor de inteligență artificială (AI) pentru a prezice rezultatele din date. Cu alte cuvinte, învățarea automată ne permite să ne folosim computerele pentru a învăța singuri – explicând tipare complexe și făcând predicții care altfel ar fi imposibile. Acest lucru face ca învățarea automată să fie extrem de utilă pentru analiza seturi de date mari și pentru obținerea de informații utile.
Învățarea automată este un proces de programare computerele să învețe din date fără a fi programate în mod explicit. Este un subset al inteligenței artificiale (AI) și a devenit unul dintre cele mai importante instrumente din știința datelor. Algoritmii de învățare automată pot fi utilizați pentru a îmbunătăți automat modelele și predicțiile prin ajustarea adaptivă a parametrilor acestora, datorită feedback-ului obținut din experiența cu datele. Acest lucru le face un instrument esențial pentru a face față seturi de date mari și complexe.
Pe măsură ce algoritmii de învățare automată se îmbunătățesc în înțelegerea datelor, ei sunt, de asemenea, capabili să detecteze modele și relații pe care oamenii nu le-ar putea găsi niciodată. Acest lucru face ca învățarea automată să fie un instrument puternic pentru rezolvarea problemelor și luarea deciziilor în situații dificile.
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este un subset de inteligență artificială care se ocupă cu crearea de algoritmi care pot învăța din date și pot face predicții asupra datelor. Acest tip de algoritm este capabil să se îmbunătățească automat, având în vedere mai multe date. Învățarea automată este utilizată în principal în trei moduri diferite: învățare supravegheată, învățare nesupravegheată și învățare prin întărire.
Învățarea supravegheată este locul în care algoritmului i se oferă un set de date de antrenament și rezultatul dorit, astfel încât să poată învăța să producă aceleași rezultate. Învățarea nesupravegheată este locul în care algoritmului i se oferă date, dar nu i se spune ce să facă cu el, așa că trebuie să găsească modele și să facă predicții în sine. Învățarea prin consolidare este locul în care algoritmului i se oferă un set de reguli și apoi trebuie să învețe prin încercare și eroare ceea ce funcționează cel mai bine pentru a atinge un obiectiv.
Învățarea automată este un instrument puternic care poate fi folosit pentru o varietate de sarcini, cum ar fi recunoașterea facială, detectarea obiectelor și chiar pentru a face predicții despre viitor.
Cum funcționează învățarea automată?
Învățarea automată este un subset de artificial inteligență care se ocupă cu crearea și studiul algoritmilor care pot învăța din date și pot face predicții asupra datelor. Acești algoritmi sunt utilizați pentru a construi modele care pot recunoaște tipare, pot lua decizii și pot îndeplini alte sarcini.Algoritmul trebuie apoi să învețe să găsească modele și corelații în date pentru a face predicții. Algoritmii de învățare prin întărire sunt antrenați oferind feedback cu privire la acuratețea predicțiilor lor. Algoritmul este apoi capabil să-și ajusteze predicțiile pe baza acestui feedback pentru a-și îmbunătăți acuratețea generală.
Algoritmii de învățare automată pot fi utilizați pentru o varietate de sarcini, inclusiv clasificare, regresie, predicție și optimizare. Algoritmii de clasificare sunt utilizați pentru a atribui etichete punctelor de date. Algoritmii de regresie sunt utilizați pentru a prezice valori pe baza datelor din trecut. Algoritmii de predicție sunt utilizați pentru a prezice evenimente viitoare. Algoritmii de optimizare sunt utilizați pentru a găsi cea mai bună soluție la o problemă.
Metode de învățare automată-
Metodele de învățare automată sunt un set de instrumente care pot fi utilizate pentru a detecta automat modele în date și pentru a face predicții. Aceste metode se bazează pe algoritmi care învață din date și pot fi aplicate la o varietate de sarcini, cum ar fi clasificarea, regresia și gruparea. Există mulți algoritmi diferiți de învățare automată și fiecare are propriile sale puncte forte și puncte slabe. Pentru a alege cel mai bun algoritm pentru o anumită sarcină, este important să înțelegeți diferitele tipuri de algoritmi și cum funcționează aceștia.
Algoritmii de învățare supravegheată sunt utilizați pentru a învăța din datele etichetate. Aceasta înseamnă că algoritmului i se oferă un set de exemple de antrenament, fiecare dintre ele având o etichetă cunoscută (cum ar fi „pozitiv” sau „negativ”). Algoritmul învață apoi să prezică etichetele noilor exemple. Învățarea supravegheată poate fi utilizată pentru sarcini precum clasificarea și regresia.
Algoritmii de învățare nesupravegheați sunt utilizați pentru a învăța din date neetichetate. Aceasta înseamnă că algoritmului i se oferă un set de exemple de antrenament, dar fiecare exemplu nu este etichetat.
Provocări ale învățării automate -
Deși învățarea automată s-a dovedit extraordinar de promițătoare în ultimii ani, există încă multe provocări care trebuie abordate înainte de a-și putea ridica cu adevărat potențialul. Una dintre cele mai mari provocări este de a face față așa-numitului „blestem al dimensionalității”. Aceasta se referă la faptul că, pe măsură ce numărul de caracteristici (dimensiuni) dintr-un set de date crește, cantitatea de date necesară pentru a antrena un model crește efectiv exponențial. Acest lucru poate face foarte dificilă construirea de modele care se pot generaliza bine la date noi.
O altă provocare este problema „pornirii la rece”. Acest lucru se întâmplă atunci când încercați să construiți un model de la zero pe un nou set de date fără cunoștințe anterioare despre date. Acest lucru poate fi foarte dificil, deoarece modelul nu are experiență anterioară pe care să-și bazeze predicțiile. Acest lucru poate duce la rezultate slabe sau chiar la eșec complet.
În cele din urmă, o altă provocare cu care se confruntă învățarea automată este problema „zgomotului etichetei”. Aceasta se referă la faptul că în multe seturi de date din lumea reală, etichetele (clasificările) nu sunt întotdeauna exacte. Acest lucru poate duce la modele care nu sunt robuste și supraadaptate la zgomotul din date, mai degrabă decât la semnalul real.
Cazuri de utilizare a învățării automate din lumea reală -
Detectarea fraudei este unul dintre cele mai frecvent citate cazuri de utilizare a învățării automate. Instituțiile financiare folosesc învățarea automată pentru a detecta frauda de mulți ani. Scopul detectării fraudei este de a identifica tranzacțiile frauduloase înainte ca acestea să fie procesate.
Învățarea automată poate fi utilizată pentru a identifica modele în date care indică fraudă. De exemplu, o tranzacție frauduloasă poate avea anumite caracteristici care sunt diferite de tranzacțiile legitime. Prin antrenarea unui model de învățare automată pe datele din trecut, este posibil să detectăm aceste modele și să semnalăm tranzacțiile viitoare care le potrivesc ca fiind potențial frauduloase.
Sistemele de recomandare sunt o altă aplicație comună a învățării automate. Sistemele de recomandare sunt folosite pentru a sugera articole utilizatorilor pe baza comportamentului lor din trecut. De exemplu, un sistem de recomandare ar putea sugera clienților produse noi pe baza articolelor pe care le-au achiziționat în trecut.
Sistemele de recomandare folosesc de obicei algoritmi de filtrare colaborativă. Filtrarea colaborativă este o metodă de a face predicții despre interesele unui utilizator pe baza intereselor altor utilizatori. Ideea este că, dacă doi utilizatori au interese similare, atunci este mai probabil să fie interesați de aceleași articole.
Algoritmii de filtrare colaborativi pot fi utilizați pentru a găsi modele în date care indică elementele care ar putea fi de interes pentru un utilizator. Aceste modele pot fi apoi folosite pentru a face recomandări utilizatorului.
Viziunea computerizată este un alt domeniu în care învățarea automată este folosită din ce în ce mai mult. Algoritmii de viziune computerizată sunt utilizați pentru a procesa și analiza automat imaginile. De exemplu, viziunea computerizată poate fi folosită pentru a identifica obiecte din imagini sau pentru a extrage text din imagini.
Concluzie - Ce este învățarea automată? Cum funcționează Machine Learning?
Pe scurt, învățarea automată este capacitatea computerelor de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Această tehnologie este utilizată pe scară largă în marketingul online și poate fi incredibil de utilă în optimizarea campaniilor pentru o performanță mai bună. În esență, învățarea automată se bazează pe algoritmi care „învață” modificându-și propriul cod pe baza datelor pe care le primesc. Cu cât acești algoritmi au acces la mai multe date, cu atât devin mai buni în îndeplinirea unor sarcini specifice.
După cum vă puteți imagina, această tehnologie are aplicații potențiale nesfârșite, motiv pentru care devine atât de populară în rândul companiilor de toate dimensiunile.
Citeste si:
- Probă gratuită Jasper AI
- Cod cupon Jasper AI
- LeadPages vs Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- Cei mai buni scriitori AI, software de scriere de conținut
- Cele mai bune instrumente de copywriting AI
- Cele mai bune instrumente AI pentru a vă automatiza anunțurile Facebook
- Prețuri Content Studio
- Revizuire Jasper AI
- Care sunt cele mai bune instrumente de filare a articolelor
