Strojové učení
Co je strojové učení:
Strojové učení je oblastí informatiky, což znamená „strojové učení“.
Je součástí konceptu umělé inteligence, která studuje způsoby, jakými stroji mohou představovat úkoly, které by lidé prováděli.
Jedná se o programování používané v počítačích, tvořené dříve definovanými pravidly, která umožňují počítačům rozhodovat na základě předchozích dat a dat, která uživatel používá.
Podle harmonogramů má počítač schopnost přijímat rozhodnutí, která mohou například vyřešit problémy nebo podpořit publikace na internetu.
Jak funguje strojové učení?
Základem operace jsou algoritmy, které jsou definovány sekvencemi a sestávají z informací a instrukcí, po kterých bude počítač následovat.
Tyto sekvence umožňují počítačům učinit rozhodnutí podle situace a informací, které do ní byly vloženy.
Je to algoritmus, který přenáší informace o tom, jak by měly být prováděny určité postupy a operace, nebo jak by měla být akce provedena.
Pro použití algoritmů existuje několik typů aplikací a programovacích jazyků. Liší se podle potřeb, které budou splněny, nebo podle účelu vytvořeného algoritmu.
Typy strojového učení
Existují dva hlavní typy strojového učení: řízené učení a učení bez dozoru.
Vedené učení
V dohlíženém učení je do stroje vložena předchozí sada dat a návrhy, které budou uživateli poskytnuty, by měly být podobné zaznamenaným datům.
V zásadě se informace používají k předvídání výsledku očekávaného uživatelem nebo k provedení klasifikace použitých prvků.
Příklad: do internetového prohlížeče je umístěna fotografie, která vyhledává informace o původu obrázku nebo jiných podobných obrázcích.
Bez dozoru
Při učení bez dozoru neexistuje žádný specifický očekávaný výsledek, tj. Není možné předpovědět výsledky křížových odkazů.
V tomto typu učení jsou data seskupena a výsledky se mění podle proměnných.
Příklad: ve vyhledávači knihovny je možné dosáhnout různých výsledků. Změna výsledků závisí na typu hledání a použitých proměnných, jako je název knihy, jméno autora nebo datum vydání.
Viz také význam Umělé inteligence.
Co je to strojové učení?
Strojové učení lze využít pro mnoho funkcí. Jedním z nejpoužívanějších je dnes sociální média, internetové vyhledávání a digitální marketing.
Například algoritmy strojového učení se používají k vytváření návrhů pro uživatele internetu. Používají se ve virtuálních obchodních sítích, sociálních sítích, hrách, platformách pro ukládání videa a aplikacích pro přehrávání hudby.
V tomto případě algoritmus používá data svých sekvencí a data z historie navigace na internetu k vytvoření nových návrhů pro uživatele. Předvolby uživatele během prohlížení a sdílení dat se používají k navrhování podobných programů nebo služeb.
Jedná se o běžnější použití, ale znalosti o strojovém učení lze také použít v mnoha jiných situacích, jako jsou:
- výzkum na internetu,
- sběr a analýza údajů,
- sledování spamových zpráv,
- organizace a klasifikace informací, \ t
- hledat podvody na internetu.
Rozdíl mezi strojovým učením a hlubokým učením
Jak strojové učení, tak hluboké učení jsou způsoby využití umělé inteligence. Mezi nimi však existuje rozdíl, protože hluboké učení (což znamená hluboké učení) má vlastnosti, které jsou více podobné schopnostem učení člověka.
Hluboké učení také využívá předvídání výsledků ze zjištěných dat. Rozdíl je v tom, že se to děje přesněji, spíš jako to, co se děje v mozku člověka, protože počítač dokáže tyto informace flexibilněji přizpůsobit.
Je to proto, že v hlubokém učení je vytvořena umělá neuronová síť, která funguje jako síť neuronů v lidském mozku.
Je to právě tato síť, která činí provoz stroje mnoha podobnostmi s fungováním mozku a dokáže se naučit a interpretovat informace.
Viz také významy softwaru a bitcoinu.
