Что такое машинное обучение и как оно работает?

По мере того как вы вводите в машину больше данных, тем самым активируя алгоритмы, заставляющие ее «обучаться», вы улучшаете полученные результаты. Когда вы попросите Яндекс Алису включить вашу любимую музыкальную станцию, она переключится на ту, которую вы слушали чаще всего. Станция становится лучше, когда Алиса говорит пропустить песню, увеличить громкость и другие различные действия. Все это происходит из-за машинного обучения и быстрого развития искусственного интеллекта.

Что такое машинное обучение?

Хорошее начало в определении машинного обучения состоит в том, что это основная область искусственного интеллекта (ИИ). Приложения машинного обучения учатся на опыте (скважинных данных), как и люди, без прямого программирования. При воздействии новых данных эти приложения обучаются, растут, изменяются и развиваются сами по себе. Другими словами, с помощью машинного обучения компьютеры находят полезную информацию, не указывая, где искать. Вместо этого они делают это, используя алгоритмы, которые обучаются на данных в итеративном процессе.

Хотя концепция машинного обучения существует уже давно (вспомните Enigma Machine времен Второй мировой войны), возможность автоматизации применения сложных математических вычислений к большим данным набирает обороты в течение последних нескольких лет.

На высоком уровне машинное обучение — это способность адаптироваться к новым данным независимо и посредством итераций. По сути, приложения учатся на предыдущих вычислениях и транзакциях и используют «распознавание образов» для получения надежных и информированных результатов.

Посмотрите видео Simplilearn на тему «Что такое машинное обучение?» видео, подготовленное экспертами отрасли, чтобы помочь вам лучше понять тему.

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение, несомненно, является одним из самых захватывающих подмножеств искусственного интеллекта. Он завершает задачу обучения на данных с конкретными входными данными для машины. Важно понимать, что заставляет машинное обучение работать и, следовательно, как его можно использовать в будущем.

Процесс машинного обучения начинается с ввода обучающих данных в выбранный алгоритм. Обучающие данные — известные или неизвестные данные для разработки окончательного алгоритма машинного обучения. Тип ввода обучающих данных действительно влияет на алгоритм, и эта концепция будет рассмотрена далее.

Чтобы проверить, правильно ли работает этот алгоритм, в алгоритм машинного обучения вводятся новые входные данные. Прогноз и результаты затем проверяются.

Если прогноз не соответствует ожидаемому, алгоритм переобучается несколько раз, пока не будет найден желаемый результат. Это позволяет алгоритму машинного обучения постоянно учиться самостоятельно и выдавать наиболее оптимальный ответ, точность которого со временем будет постепенно повышаться.

Типы машинного обучения

Машинное обучение само по себе является сложным, поэтому оно было разделено на две основные области: обучение с учителем и обучение без учителя. Каждый из них имеет определенную цель и действие в рамках машинного обучения, дает определенные результаты и использует различные формы данных. Приблизительно 70 процентов машинного обучения приходится на контролируемое обучение, а на неконтролируемое обучение приходится от 10 до 20 процентов. Другой метод, который используется реже, — обучение с подкреплением.