Машинско учење је процес који омогућава рачунарским системима да уче из података и искустава. То је подскуп вештачке интелигенције (АИ) која омогућава рачунарима да науче како да раде ствари сами обрадом података и препознавањем образаца. Захваљујући машинском учењу, сада смо у могућности да креирамо системе који се временом могу побољшати, чинећи их прецизнијим и ефикаснијим.
У овом посту на блогу ћемо истражити шта је машинско учење, његове примене и предности, као и неке примере како се данас користи.
То је фасцинантно поље студија које има потенцијал да промени начин на који живимо и радимо. Једноставно речено, машинско учење је процес којим рачунари уче из података, а да нису експлицитно програмирани. То га чини невероватно моћним алатом за решавање сложених проблема и побољшање нашег разумевања света око нас.
Имаге Цредитс: https://commons.wikimedia.org/
Иако може изгледати као нешто из научнофантастичног филма, машинско учење се већ користи на неке врло практичне начине. Читајте даље да бисте сазнали више о томе шта је машинско учење, како функционише и неке од његових примена.
Машинско учење је термин за који сте можда чули да се разбацује у последње време, али шта је то, заправо? Машинско учење је примена алгоритама вештачке интелигенције (АИ) за предвиђање исхода из података. Другим речима, машинско учење нам омогућава да користимо наше рачунаре да сами учимо – објашњавајући сложене обрасце и предвиђајући која би иначе била немогућа. Ово чини машинско учење изузетно корисним за анализу великих скупова података и добијање увида који се могу применити.
Машинско учење је процес програмирања рачунари да уче из података без експлицитног програмирања. То је подскуп вештачке интелигенције (АИ) и постао је један од најважнијих алата у науци о подацима. Алгоритми машинског учења се могу користити за аутоматско побољшање модела и предвиђања адаптивним прилагођавањем њихових параметара, захваљујући повратним информацијама добијеним из искуства са подацима. Ово их чини основним алатом за рад са великим, сложеним скуповима података.
Како алгоритми машинског учења постају све бољи у разумевању података, они су такође у стању да открију обрасце и односе које људи никада не би могли да пронађу. Ово чини машинско учење моћним алатом за решавање проблема и доношење одлука у тешким ситуацијама.
Шта је машинско учење?
Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције која се бави креирањем алгоритама који могу да уче из података и да праве предвиђања на основу њих. Овај тип алгоритма је у стању да аутоматски побољша дато више података. Машинско учење се углавном користи на три различита начина: учење под надзором, учење без надзора и учење са појачањем.
Учење под надзором је где се алгоритму даје скуп података о обуци и жељени исход, тако да може научити да производи исте резултате. Учење без надзора је место где се алгоритму дају подаци, али му се не говори шта да ради са њима, тако да мора сам да пронађе обрасце и да предвиђа. Учење са појачањем је где се алгоритму даје скуп правила, а затим мора да научи методом покушаја и грешака шта најбоље функционише како би постигао циљ.
Машинско учење је моћан алат који се може користити за разне задатке, као што су препознавање лица, откривање објеката, па чак и предвиђање будућности.
Како функционише машинско учење?
Машинско учење је подскуп вештачког интелигенција који се бави креирањем и проучавањем алгоритама који могу учити и предвиђати податке. Ови алгоритми се користе за прављење модела који могу да препознају обрасце, доносе одлуке и извршавају друге задатке.Алгоритам тада мора научити да пронађе обрасце и корелације у подацима како би направио предвиђања. Алгоритми учења са појачањем се обучавају давањем повратних информација о тачности њихових предвиђања. Алгоритам је тада у стању да прилагоди своја предвиђања на основу ових повратних информација како би побољшао своју укупну тачност.
Алгоритми машинског учења могу се користити за разне задатке, укључујући класификацију, регресију, предвиђање и оптимизацију. Алгоритми класификације се користе за додељивање ознака тачкама података. Алгоритми регресије се користе за предвиђање вредности на основу података из прошлости. Алгоритми предвиђања се користе за предвиђање будућих догађаја. Алгоритми оптимизације се користе за проналажење најбољег решења за проблем.
Методе машинског учења-
Методе машинског учења су скуп алата који се могу користити за аутоматско откривање образаца у подацима и предвиђања. Ове методе су засноване на алгоритмима који уче из података и могу се применити на различите задатке као што су класификација, регресија и груписање. Постоји много различитих алгоритама за машинско учење, и сваки има своје предности и мане. Да бисте изабрали најбољи алгоритам за одређени задатак, важно је разумети различите врсте алгоритама и како они функционишу.
Алгоритми за учење под надзором се користе за учење из означених података. То значи да је алгоритму дат скуп примера обуке, од којих сваки има познату ознаку (као што је „позитиван“ или „негативан“). Алгоритам тада учи да предвиди ознаке нових примера. Учење под надзором може се користити за задатке као што су класификација и регресија.
Алгоритми учења без надзора се користе за учење из неозначених података. То значи да је алгоритму дат скуп примера обуке, али сваки пример није означен.
Изазови машинског учења-
Иако је машинско учење показало огромна обећања последњих година, још увек постоје многи изазови које треба решити пре него што оно заиста може да испуни свој потенцијал. Један од највећих изазова је суочавање са такозваним „проклетством димензионалности“. Ово се односи на чињеницу да како се број карактеристика (димензија) у скупу података повећава, количина података потребних за обуку модела ефективно расте експоненцијално. Ово може веома отежати изградњу модела који се могу добро генерализовати на нове податке.
Још један изазов је проблем „хладног старта“. Ово се дешава када покушате да направите модел од нуле на новом скупу података без претходног знања о подацима. Ово може бити веома тешко, пошто модел нема претходно искуство на коме би заснивао своја предвиђања. То може довести до лоших резултата, или чак до потпуног неуспеха.
Коначно, још један изазов са којим се суочава машинско учење је питање „шума на етикети“. Ово се односи на чињеницу да у многим скуповима података из стварног света ознаке (класификације) нису увек тачне. Ово може довести до модела који нису робусни и претерани са шумом у подацима, а не са стварним сигналом.
Случајеви употребе машинског учења у стварном свету-
Откривање превара је један од најчешће цитираних случајева употребе машинског учења. Финансијске институције већ дуги низ година користе машинско учење за откривање превара. Циљ откривања превара је да се идентификују лажне трансакције пре него што се обрађују.
Машинско учење се може користити за идентификацију образаца у подацима који указују на превару. На пример, лажна трансакција може имати одређене карактеристике које се разликују од легитимних трансакција. Обучавањем модела машинског учења на прошлим подацима, могуће је открити ове обрасце и означити будуће трансакције које им одговарају као потенцијално лажне.
Системи препорука су још једна уобичајена примена машинског учења. Системи препорука се користе за предлагање ставки корисницима на основу њиховог понашања у прошлости. На пример, систем препорука може да предложи нове производе купцима на основу артикала које су купили у прошлости.
Системи препоруке обично користе алгоритме за колаборативно филтрирање. Колаборативно филтрирање је метод предвиђања интереса корисника на основу интересовања других корисника. Идеја је да ако два корисника имају слична интересовања, већа је вероватноћа да ће бити заинтересовани за исте ставке.
Алгоритми за колаборативно филтрирање могу се користити за проналажење образаца у подацима који указују на то које ставке ће вероватно бити од интереса за корисника. Ови обрасци се затим могу користити за давање препорука кориснику.
Компјутерски вид је још једна област у којој се машинско учење све више користи. Алгоритми компјутерског вида се користе за аутоматску обраду и анализу слика. На пример, компјутерски вид се може користити за идентификацију објеката на сликама или за издвајање текста из слика.
Закључак – Шта је машинско учење? Како машинско учење функционише?
Укратко, машинско учење је способност рачунара да уче без експлицитног програмирања. Ова технологија се увелико користи у онлајн маркетингу и може бити од велике помоћи у оптимизацији ваших кампања за бољи учинак. У суштини, машинско учење се ослања на алгоритме који „уче“ подешавањем сопственог кода на основу података које примају. Што више података којима ови алгоритми имају приступ, то су бољи у обављању одређених задатака.
Као што можете замислити, ова технологија има бескрајне потенцијалне апликације, због чега постаје толико популарна међу предузећима свих величина.
Такође читајте:
- Јаспер АИ бесплатна пробна верзија
- Јаспер АИ купон код
- ЛеадПагес против Инстапаге
- Леадпагес вс Унбоунце
- Најбољи писци вештачке интелигенције, софтвер за писање садржаја
- Најбољи алати за АИ Цопивритинг
- Најбољи АИ алати за аутоматизацију ваших Фацебоок огласа
- Цене за Цонтент Студио
- Јаспер АИ преглед
- Који су најбољи алати за окретање чланака
