Что такое машинное обучение и в чем его особенность

5 Июня 2018 5:00

Искусственный интеллект все глобальнее охватывает все сферы области нашей жизни. Мы ежедневно используем массу приложений для работы и отдыха, работаем за компьютерами с огромным количеством информации,систематизируем ее но редко задумываемся о том, что же такое обучение машинное. Пришло самое время разобраться с этим.

Принцип работы

Машинное обучение - это составляющая искусственного интеллекта. Его принцип заключен в том, чтобы написанная программа не просто работала по определенному алгоритму, но и могла самостоятельно выполнять какие-либо задачи.

Машинное обучение позволяет не писать кучу программ, которые выполняют определенное действие. Оно создано для того, чтобы компьютер смог обучаться на схожих задачах. Для этого используют математические методы, методы статистики, оптимизации, теории вероятностности, методы программирования.

В компьютер загружают данные и он их начинает анализировать и использовать полученные результаты для дальнейшей самостоятельной работы машины.

Например, что если вы купили в интернет магазине книгу “Когда дыхание растворяется в воздухе” (книга о нейрохирурге), и как вариант к покупке сайт посоветует следующую книгу “Не навреди”.

Это предложение вам поступило на основе анализа что, из 150 купивших первую книгу и заметит,что 100 купили книгу “Не навреди” Это называется анализ парных предпочтений.

Благодаря машинному обучению компьютеры могут распознавать на загруженных фотографиях лица, пейзажи, заданные предметы. Если вы загрузите несколько рисунков с изображением лошади с описанием типа “на изображении есть лошадь” и “ на изображении нет лошади”, в последующем компьютер сам станет отсеивать изображения с лошадью.

Машинное обучение: виды

Машинное обучение может быть двух видов:

С учителем. Учитель - специалист. Суть здесь в том, что учитель задает определенную информацию, параметры и характеристики. На их основе необходимо составить некоторые прогнозы.

Без учителя все немного интереснее. В данной ситуации у нас имеются только данные. Свойства этих данных и предстоит определить программе самостоятельно. А потом уже составить прогнозы.

Машинное обучение и нейронные сети

Долгое время ученые выясняли, как работает мозг человека. Оказалось, что он состоит из нейронов, которые подают сигналы другим нейронам через электрические импульсы, тем самым побуждая наш мозг к выполнению каких-то действий.

По аналогии и была написана искусственная нейронная сеть.

Каждый из искусственных нейронов После этого на выходе подаются сигналы другим нейронам, так образуется связь, которая имеет свой вес, т.е. значимость.

Машинное обучение имеет место быть только там, где где два нейрона активизированы и между ними возникает связь.

Пиком исследований в этой области были 1950-е годы. Тогда Френк Розенблатт разработал нейронную сеть Перцептрон на компьютеров фирмы IBM. После этого стало ясно, что мир ожидает ряд грандиозных открытий, связанных с искусственным интеллектом.

Где используют МО

В современном мире без машинного обучения уже сложно представить многие процессы. Мы сами того не подозревая , сталкиваемся с этим явлением ежедневно - распознавание текста, машинного почерка, обработка массива данных, поисковики, переводчики.

Элементарным пример - на наши электронные ящики стало приходить меньше спама. А все потому что программы обучены распознавать нежелательные сообщения и блокировать их.

Наши любимые Coogle и Яндекс активно используют машинное обучение. Так, наша жизнь становится легче. Эти приложения в считанные доли секунды могу перевести слово или скажем ответить наш вопрос, откорректировав параметры поиски на основе уже сделанных библиотек запросов.

Машинное обучение широко применяется и в бизнесе. Крупные компании ежедневно обрабатывают большое количество информации. Если бы этим занимались люди, наверное такая фирма прогорела бы за неделю. А благодаря программе операции по сбору, корректировке, анализу и прогнозированию делаются гораздо быстрее.

В медицине при помощи машинного обучения уже сегодня проводят диагностирование, способное выявить сложнейшие заболевания на самых ранних сроках, а значит и спасти больше человеческих жизней.

Современные технологии шагнули далеко вперед. Просто немыслимо представить как например в Советское время без компьютеров, гаджетов люди учились и работали, вообще существовали.

Многие уже сегодня уверены, что к 2030 году многие профессии просто перестанут существовать. Бухгалтеров, финансистов, экономистов заменит искусственный интеллект.

На этом наша статья подходит к концу. Подписывайтесь на наш сайт.

Категории: Образование
Комментарии0

Нет ни одного комментария, будьте первыми!

Чтобы оставить комментарий, вам необходимо авторизоваться

Похожие записи

Последние записи



Прямой эфир
04:15
День памяти и скорби Художественный фильм «На семи ветрах» (12+)