Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto (AI) poskyris, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas algoritmų ir modelių, leidžiančių kompiuteriams mokytis ir daryti prognozes ar priimti sprendimus, kūrimą be aiškiai užprogramuotų. Tai galingas įrankis, leidžiantis mašinoms automatiškai analizuoti ir interpretuoti sudėtingus duomenis, nustatyti modelius ir priimti pagrįstus sprendimus ar prognozes.
Iš esmės mašininis mokymasis apima statistinių metodų naudojimą, leidžiantį kompiuteriams mokytis iš duomenų ir laikui bėgant pagerinti konkrečią užduotį. Tai pasiekiama kuriant modelius, kurie gali apibendrinti iš duomenų ir daryti prognozes ar sprendimus, pagrįstus naujais, nematomais įvestimis. Šie modeliai mokomi naudojant pažymėtus arba nepažymėtus duomenis, atsižvelgiant į naudojamo mokymosi algoritmo tipą.
Yra keletas mašininio mokymosi algoritmų tipų, kurių kiekvienas tinka įvairių tipų užduotims ir duomenims. Prižiūrimas mokymasis yra vienas iš tokių metodų, kai modelis mokomas naudojant pažymėtus duomenis, kai kiekviena įvestis yra susieta su atitinkama išvestimi arba etikete. Pavyzdžiui, atliekant el. pašto šiukšlių klasifikavimo užduotį, algoritmas apmokomas naudojant el. laiškų duomenų rinkinį, pažymėtą kaip šlamštas arba ne. Tada modelis išmoksta klasifikuoti naujus, nematytus el. laiškus pagal šablonus, kuriuos išmoko iš mokymo duomenų.
Kita vertus, neprižiūrimas mokymasis apima mokymo modelius, naudojant nepažymėtus duomenis. Tikslas yra atrasti duomenų šablonus ar struktūrą be jokių išankstinių žinių apie išvestį ar etiketes. Klasterizavimas yra įprastas neprižiūrimas mokymosi metodas, kai algoritmas sugrupuoja panašius duomenų taškus pagal jiems būdingus panašumus ar skirtumus.
Kitas svarbus mašininio mokymosi tipas yra mokymasis stiprinant. Taikydamas šį metodą, agentas išmoksta sąveikauti su aplinka ir maksimaliai padidinti atlygio signalą imdamasis veiksmų. Agentas tyrinėja aplinką, gauna grįžtamąjį ryšį apdovanojimų ar nuobaudų pavidalu ir koreguoja savo veiksmus, kad laikui bėgant maksimaliai padidintų kaupiamąjį atlygį. Šio tipo mokymasis buvo sėkmingai pritaikytas atliekant tokias užduotis kaip žaidimas, robotika ir autonominis vairavimas.
Mašininis mokymasis turi platų pritaikymo spektrą įvairiose pramonės šakose. Sveikatos priežiūros srityje jis gali būti naudojamas prognozuoti ligos baigtį, nustatyti medicininių vaizdų modelius arba individualizuoti gydymo planus. Finansų srityje mašininio mokymosi algoritmai gali būti naudojami sukčiavimo aptikimui, kredito balams ir algoritminei prekybai. Kitos programos apima natūralios kalbos apdorojimą, kompiuterinį matymą, rekomendacijų sistemas ir daug daugiau.
Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto poskyris, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas algoritmų ir modelių, leidžiančių kompiuteriams mokytis iš duomenų ir priimti prognozes ar priimti sprendimus, kūrimas. Tai apima statistinių metodų naudojimą modeliams mokyti naudojant pažymėtus arba nepažymėtus duomenis, ir turi įvairių tipų algoritmus, pritaikytus skirtingoms užduotims ir duomenims. Mašininis mokymasis turi daugybę programų įvairiose pramonės šakose, todėl tai yra galingas įrankis sudėtingoms problemoms spręsti ir duomenimis pagrįstiems sprendimams priimti.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning