3Aug
Машинное обучение, его виды и принципы работы
Машинное обучение, часто неправильно понимаемое и известное под термином «искусственный интеллект», представляет собой процесс автоматического обучения на основе опыта без предварительного программирования в системах. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получить доступ к данным и использовать их для самообразования или обучения.
Программа машинного обучения начинает курс обучения с наблюдений или данных о пользователе системы. Программа искусственного интеллекта использует наблюдения, такие как непосредственный опыт, и ищет закономерности в данных, чтобы в будущем принимать более эффективные решения на основе этих собранных данных. Основная цель машинного обучения — заставить компьютер учиться автоматически без какого-либо вмешательства или действий человека. Компьютеры обучаются сами по себе и приспосабливаются к собранным ими данным.
Методы машинного обучения
Программисты реализуют четыре метода машинного обучения. Они подразделяются на контролируемые и неконтролируемые. Методы включают в себя:
Контролируемое машинное обучение – В соответствии с контролируемыми алгоритмами машинного обучения системы учатся и предсказывают будущие события, используя данные, полученные в прошлом. Они анализируют данные из известного набора обучающих данных, после чего алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходных значений.
Неконтролируемое машинное обучение — Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения используются, когда информация не классифицируется и не маркируется. Обучение без учителя используется для определения того, как система определяет или описывает скрытую структуру из немаркированных данных.
Полууправляемое машинное обучение – Алгоритмы полууправляемого обучения используются, когда система использует для обучения как размеченные, так и неразмеченные данные. Обычно в этих системах используется небольшой объем размеченных данных и большой объем неразмеченных данных. Системы, использующие такие алгоритмы, способны значительно повысить точность обучения. В большинстве случаев полууправляемые алгоритмы используются, когда полученные данные этикетки требуют квалифицированных и соответствующих ресурсов для их обучения.
Машинное обучение с подкреплением – Машинное обучение с подкреплением относится к методу машинного обучения, который взаимодействует со своей средой, производя действия и обнаруживая ошибки или вознаграждения. Поиск методом проб и ошибок и отложенное вознаграждение являются наиболее важными характеристиками обучения с подкреплением. Метод позволяет машинам автоматически определять идеальное поведение в определенном контексте.
Также читайте: Машинное обучение — самая востребованная профессия в этом году
Вещи, которые каждый должен знать о машинном обучении
1. Машинное обучение относится к процессу обучения системы на основе данных и последующего прогнозирования результатов. Это не имеет никакого отношения к термину искусственный интеллект. С помощью машинного обучения человек может решить невероятное количество проблем, предоставив правильные алгоритмы.
2. Термин машинное обучение в основном касается данных и алгоритмов. Существуют различные достижения в алгоритмах, которые продвинули изучение машинного обучения далеко от того места, где оно возникло. Однако алгоритмы выполняют лишь небольшой процент требований, что делает возможным машинное обучение. Ключевым компонентом являются данные. Человек может иметь машинное обучение без сложных алгоритмов, но не может того же без хороших данных.
3. Машинное обучение обучает систему на основе шаблонов данных. Он исследует различные возможные модели, которые определяются параметрами. Однако, если параметр слишком велик, будет создана модель, которая будет соответствовать обучающим данным, но не будет обобщать их. Естественно, что для более подробного объяснения требуется больше математики, но, как и во всем остальном, модели должны быть максимально простыми.
4. Результаты, полученные с помощью машинного обучения, можно использовать только в том случае, если введенные данные хороши. Фраза «мусор на входе, мусор на выходе» часто ассоциируется с машинным обучением, поскольку она точно характеризует ключевое ограничение. Машинное обучение может обнаруживать закономерности, присутствующие в обучающих данных. Для управляемого формата машинного обучения машине требуется полноценный, надежный набор правильно размеченных данных.
5. Машинное обучение работает только тогда, когда обучающие данные репрезентативны. Машинное обучение гарантированно работает только в том случае, если сгенерированные данные совпадают с данными обучения. Программистам рекомендуется часто переобучать свои модели, чтобы обучающие данные и рабочие данные не совпадали.
На рынке много шумихи вокруг глубокого обучения. Глубокое обучение заслужило эту шумиху, предоставив достижения в широком спектре областей применения машинного обучения. Используя обучение функциям, машинное обучение автоматизирует большую часть выполняемой работы. Однако глубокое обучение — это не панацея. Необходимы значительные инвестиции в виде усилий по очистке и преобразованию данных.
Также читайте:Станет ли машинное обучение вытеснением компьютерных наук?