Машинното обучение (ML) е подполе на изкуствения интелект (AI), което се фокусира върху разработването на алгоритми и модели, които позволяват на компютрите да учат и да правят прогнози или решения, без да бъдат изрично програмирани. Алгоритмите за машинно обучение са предназначени да анализират и интерпретират сложни модели и връзки в данните и след това да използват тези знания, за да правят информирани прогнози или да предприемат действия.
В основата си ML включва създаването на математически модели, които могат да се учат от данните и да подобряват ефективността си с течение на времето. Тези модели се обучават с помощта на големи количества етикетирани данни, където желаният изход или резултат е известен. Анализирайки тези данни, ML алгоритмите могат да идентифицират модели и връзки, които им позволяват да обобщават своите знания и да правят точни прогнози за нови, невиждани данни.
Има няколко вида ML алгоритми, всеки със своите силни страни и приложения. Наблюдаваното обучение е общ подход, при който алгоритъмът се обучава с помощта на етикетирани данни, което означава, че желаният изход се предоставя заедно с входните данни. Например в система за класифициране на нежелана поща алгоритъмът ще бъде обучен с помощта на набор от данни от имейли, означени или като спам, или като неспам. Чрез анализиране на характеристиките на тези имейли, алгоритъмът може да се научи да прави разлика между двете категории и да класифицира съответно новите, невиждани имейли.
Неконтролираното обучение, от друга страна, включва обучение на алгоритми върху немаркирани данни, където желаният изход е неизвестен. Целта е да се открият скрити модели или структури в данните. Алгоритмите за клъстериране, например, могат да групират подобни точки от данни заедно въз основа на техните функции или характеристики. Това може да бъде полезно при сегментиране на клиенти, където алгоритъмът може да идентифицира отделни групи клиенти със сходни предпочитания или поведение.
Друг важен тип ML алгоритъм е обучението с подсилване. При този подход агентът се научава да взаимодейства със средата и да максимизира сигнала за награда, като предприема действия. Агентът получава обратна връзка под формата на награди или санкции въз основа на своите действия и използва тази обратна връзка, за да научи оптималната политика или стратегия. Обучението с подсилване се прилага успешно в различни области, като роботика и игра на игри. Например AlphaGo, разработен от DeepMind, използва обучение за подсилване, за да победи световния шампион Go играч.
ML алгоритмите също могат да бъдат категоризирани въз основа на техния стил на учене. Пакетното обучение включва обучение на алгоритъма върху фиксиран набор от данни и след това използване на научения модел за правене на прогнози за нови данни. Онлайн обучението, от друга страна, позволява на алгоритъма да актуализира своя модел непрекъснато, когато нови данни станат достъпни. Това е особено полезно в сценарии, при които данните са динамични и се променят с времето.
ML има широк спектър от приложения в различни индустрии. В здравеопазването алгоритмите за ML могат да анализират медицински изображения, за да открият заболявания или да предскажат резултатите за пациентите. Във финансите ML може да се използва за откриване на измами, прогнозиране на фондовия пазар и кредитен рейтинг. ML се използва и в системи за препоръки, като тези, използвани от онлайн търговци на дребно и стрийминг услуги, за персонализиране на съдържанието и подобряване на потребителското изживяване.
ML е подполе на AI, което се фокусира върху разработването на алгоритми и модели, които могат да се учат от данни и да правят прогнози или решения. Това включва модели за обучение, използващи етикетирани или немаркирани данни за идентифициране на модели и връзки, които след това могат да бъдат използвани за правене на информирани прогнози или предприемане на действия. ML има различни типове алгоритми, включително контролирано, неконтролирано и подсилващо обучение, всеки със своите силни страни и приложения. ML е намерил широко приложение в много индустрии, позволявайки напредък в здравеопазването, финансите, системите за препоръки и много други области.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning