Machine Learning
Machine Learning (машинное обучение) — это направление искусственного интеллекта (ИИ), позволяющее системам автономно усваивать знания из данных без необходимости их явного кодирования. В своей основе методологии machine learning используют статистические парадигмы, позволяющие системам «адаптироваться» на основе данных, что способствует принятию обоснованных решений.
Механика машинного обучения
Процесс обучения начинается с предоставления системе обширного набора данных — обучающего набора. Затем система использует его для выявления закономерностей и формулирования прогнозов. После обучения эффективность модели оценивается на отдельном тестовом наборе данных.
Методы и фреймворки
Машинное обучение может похвастаться множеством методов, каждый из которых предназначен для решения конкретных задач. Эти методы охватывают области контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением.
Сравнение машинного обучения с обычным кодированием
Парадигма обычного кодирования. При классическом подходе к кодированию инженеры-программисты вырабатывают определенные команды для системы. Затем система выполняет их, получая результат.
Парадигма машинного обучения. В области машинного обучения система получает данные и ставит перед собой цель (например, категоризацию или прогнозирование). Затем она автономно разрабатывает оптимальную стратегию для решения поставленной задачи.
Применение машинного обучения
Машинное обучение является движущей силой многих современных технологий — от виртуальных помощников с голосовым управлением, таких как Siri и Alexa, до индивидуальных предложений на таких платформах, как Netflix и Amazon. Его влияние распространяется на различные отрасли.
- Здравоохранение. Диагностические инструменты и предиктивная аналитика.
- Финансы. Анализ рыночных тенденций и предиктивное моделирование.
- Автомобильная промышленность. Автономные транспортные средства и анализ трафика.
- Безопасность. Выявление аномалий и обнаружение мошеннических действий.
Предыдущая статья