Strojové učenie
Čo je strojové učenie:
Strojové učenie je oblasťou informatiky, čo znamená "strojové učenie".
Je to súčasť koncepcie umelej inteligencie, ktorá skúma spôsoby, ako môžu stroje predstavovať úlohy, ktoré by vykonávali ľudia.
Ide o programovanie, ktoré sa používa v počítačoch a je tvorené skôr definovanými pravidlami, ktoré umožňujú počítačom prijímať rozhodnutia na základe predchádzajúcich údajov a údajov, ktoré používateľ používa.
Podľa harmonogramov počítač má schopnosť robiť rozhodnutia, ktoré môžu vyriešiť problémy alebo zvýšiť publikácie na internete, napríklad.
Ako funguje strojové učenie?
Základom operácie sú algoritmy, ktoré sú definované sekvenciou a pozostávajú z informácií a inštrukcií, po ktorých bude počítač nasledovať.
Tieto sekvencie umožňujú počítačom rozhodnúť podľa situácie a informácií, ktoré do nej boli vložené.
Je to algoritmus, ktorý prenáša informácie o tom, ako by sa mali vykonávať určité postupy a operácie alebo ako by sa mala vykonať akcia.
Pre použitie algoritmov existuje niekoľko typov aplikácií a programovacích jazykov. Líšia sa podľa potrieb, ktoré budú splnené, alebo podľa účelu vytvoreného algoritmu.
Typy strojového učenia
Existujú dva hlavné typy strojového učenia: supervízované učenie a vzdelávanie bez dozoru.
Dohliadané učenie
V kontrolovanom vzdelávaní je do stroja vložená predchádzajúca množina údajov a návrhy, ktoré budú užívateľovi poskytnuté, by mali byť podobné zaznamenaným údajom.
Informácie sa v podstate používajú na predpovedanie výsledku očakávaného užívateľom alebo na klasifikáciu použitých prvkov.
Príklad: fotografia sa umiestni do internetového prehliadača, ktorý vyhľadáva informácie o pôvode obrázka alebo iných podobných obrázkov.
Vzdelávanie bez dozoru
Pri učení bez dozoru neexistuje žiadny špecifický očakávaný výsledok, tj nie je možné predpovedať výsledky krížového odkazovania.
Pri tomto type učenia sú dáta zoskupené a výsledky sa menia podľa premenných.
Príklad: vo vyhľadávači knižnice je možné dosiahnuť rôzne výsledky. Zmena výsledkov závisí od typu vyhľadávania a premenných, ktoré sa používajú, ako je názov knihy, meno autora alebo dátum vydania.
Pozri tiež význam umelej inteligencie.
Na čo je strojové učenie?
Strojové učenie môže byť použité pre mnohé funkcie. Jedným z najpoužívanejších dnes je sociálne médiá, vyhľadávanie na internete a digitálny marketing.
Napríklad algoritmy strojového učenia sa používajú na vytváranie návrhov pre používateľa internetu. Používajú sa na virtuálnych obchodných stránkach, sociálnych sieťach, hrách, platformách na ukladanie videa a aplikáciách na prehrávanie hudby.
V tomto prípade algoritmus využíva údaje svojich sekvencií a údaje z histórie navigácie na internete, aby užívateľovi navrhol nové návrhy. Používateľské preferencie počas prehliadania a zdieľania údajov sa používajú na navrhnutie podobných programov alebo služieb.
Toto sú bežnejšie spôsoby použitia, ale znalosti strojového učenia sa dajú použiť aj v mnohých iných situáciách, ako napríklad:
- výskum na internete,
- zhromažďovanie a analýza údajov, \ t
- sledovanie spamových správ,
- organizácie a klasifikácie informácií, \ t
- vyhľadávať podvody na internete.
Rozdiel medzi strojovým učením a hlbokým učením
Strojové učenie aj hlboké učenie sú spôsoby využitia umelej inteligencie. Existuje však rozdiel medzi nimi, pretože hlboké učenie (čo znamená hlboké učenie) má vlastnosti, ktoré sú viac podobné vzdelávacej schopnosti ľudskej bytosti.
Hlboké učenie využíva aj predpovedajúce výsledky zo získaných údajov. Rozdiel je v tom, že sa to deje presnejšie, skôr ako to, čo sa deje v mozgu človeka, pretože počítač dokáže flexibilnejšie prispôsobiť informácie.
Je to preto, že pri hlbokom učení sa vytvára umelá neurónová sieť, ktorá funguje ako sieť neurónov v ľudskom mozgu.
Je to práve táto sieť, ktorá robí činnosť stroja mnohými podobnosťami s fungovaním mozgu a je schopný učiť sa a interpretovať informácie.
Pozri tiež významy softvéru a bitcoinu.
