Mašinų mokymasis (ML) yra dirbtinio intelekto (AI) poskyris, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas algoritmų ir modelių, leidžiančių kompiuteriams mokytis ir priimti prognozes ar priimti sprendimus, kūrimui be aiškiai užprogramuotų. ML algoritmai skirti analizuoti ir interpretuoti sudėtingus duomenų modelius ir ryšius, o vėliau panaudoti šias žinias, kad padarytų pagrįstas prognozes arba imtųsi veiksmų.
Iš esmės ML apima matematinių modelių kūrimą, kurie gali mokytis iš duomenų ir laikui bėgant pagerinti jų našumą. Šie modeliai mokomi naudojant didelius pažymėtų duomenų kiekius, kai žinoma norima produkcija arba rezultatas. Analizuodami šiuos duomenis, ML algoritmai gali nustatyti modelius ir ryšius, kurie leidžia apibendrinti savo žinias ir tiksliai prognozuoti naujus, nematytus duomenis.
Yra keletas ML algoritmų tipų, kurių kiekvienas turi savo stipriąsias puses ir taikomąsias programas. Prižiūrimas mokymasis yra įprastas metodas, kai algoritmas mokomas naudojant pažymėtus duomenis, o tai reiškia, kad kartu su įvesties duomenimis pateikiama norima išvestis. Pavyzdžiui, el. pašto šiukšlių klasifikavimo sistemoje algoritmas būtų apmokytas naudojant el. laiškų duomenų rinkinį, pažymėtą kaip šlamštas arba ne. Analizuodamas šių el. laiškų ypatybes, algoritmas gali išmokti atskirti dvi kategorijas ir atitinkamai klasifikuoti naujus, nematytus el.
Kita vertus, neprižiūrimas mokymasis apima nepažymėtų duomenų mokymo algoritmus, kai norima išvestis nežinoma. Tikslas yra aptikti paslėptus duomenų šablonus ar struktūras. Pavyzdžiui, grupavimo algoritmai gali sugrupuoti panašius duomenų taškus pagal jų ypatybes ar charakteristikas. Tai gali būti naudinga segmentuojant klientus, kai algoritmas gali nustatyti skirtingas klientų grupes, turinčias panašių pageidavimų ar elgesio.
Kitas svarbus ML algoritmo tipas yra pastiprinimo mokymasis. Taikydamas šį metodą, agentas išmoksta sąveikauti su aplinka ir maksimaliai padidinti atlygio signalą imdamasis veiksmų. Agentas gauna grįžtamąjį ryšį kaip atlygį ar nuobaudą, pagrįstą savo veiksmais, ir naudoja šį atsiliepimą, kad sužinotų optimalią politiką ar strategiją. Sustiprinimo mokymasis buvo sėkmingai taikomas įvairiose srityse, tokiose kaip robotika ir žaidimai. Pavyzdžiui, „DeepMind“ sukurta „AlphaGo“ panaudojo pastiprinimo mokymąsi, kad nugalėtų pasaulio čempioną „Go“ žaidėją.
ML algoritmai taip pat gali būti suskirstyti į kategorijas pagal jų mokymosi stilių. Paketinis mokymasis apima algoritmo mokymą pagal fiksuotą duomenų rinkinį ir išmokto modelio naudojimą, kad būtų galima numatyti naujus duomenis. Kita vertus, mokymasis internetu leidžia algoritmui nuolat atnaujinti savo modelį, kai atsiranda naujų duomenų. Tai ypač naudinga tais atvejais, kai duomenys yra dinamiški ir laikui bėgant keičiasi.
ML turi platų pritaikymo spektrą įvairiose pramonės šakose. Sveikatos priežiūros srityje ML algoritmai gali analizuoti medicininius vaizdus, kad aptiktų ligas arba prognozuotų paciento rezultatus. Finansų srityje ML gali būti naudojamas sukčiavimo aptikimui, akcijų rinkos prognozavimui ir kredito įvertinimui. ML taip pat naudojamas rekomendacijose sistemose, pvz., naudojamose internetinių mažmenininkų ir srautinio perdavimo paslaugų, siekiant suasmeninti turinį ir pagerinti naudotojų patirtį.
ML yra AI polaukis, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas algoritmų ir modelių, galinčių mokytis iš duomenų ir priimti prognozes ar priimti sprendimus, kūrimas. Tai apima mokymo modelius, naudojant pažymėtus arba nepažymėtus duomenis, kad būtų galima nustatyti modelius ir ryšius, kurie vėliau gali būti naudojami pagrįstoms prognozėms arba veiksmams atlikti. ML turi įvairių tipų algoritmus, įskaitant prižiūrimą, neprižiūrimą ir sustiprintą mokymąsi, kurių kiekvienas turi savo stipriąsias puses ir taikomąsias programas. ML buvo plačiai naudojamas daugelyje pramonės šakų, leidžiančių tobulėti sveikatos priežiūros, finansų, rekomendacijų sistemose ir daugelyje kitų sričių.
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