Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это развивающаяся инновация, которая позволяет компьютерам естественным образом учиться на прошлой информации. Машинное обучение использует различные расчеты для построения числовых, а также статистических моделей и прогнозирования с использованием проверенной информации или данных. В настоящее время он используется для различных задач, таких как распознавание изображений, распознавание речи, подтверждение распознавания, фильтрация электронной почты, автоматическая пометка Facebook, структура рекомендаций и многое другое.
Говорят, что машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, которое в первую очередь связано с улучшением алгоритмов, которые позволяют компьютеру учиться на информации и прошлых встречах по их требованию. Термин машинное обучение был впервые введен Артуром Сэмюэлем в 1959 году.
«Машинное обучение позволяет машине автоматически учиться на данных, повышать производительность на основе опыта и прогнозировать вещи без явного программирования».
С помощью выборочной исторической информации, известной как обучающие данные, алгоритмы машинного обучения строят числовую модель, которая помогает делать прогнозы или принимать решения без однозначного программирования. Машинное обучение объединяет информатику и статистику для создания прогностических моделей. Машинное обучение строит или использует вычисления, основанные на исторических данных. Чем больше мы предоставим данных, тем выше будет производительность
Как работает машинное обучение?
Процесс машинного обучения начинается с добавления обучающих данных в выбранный алгоритм. Данные обучения известны или неясны для разработки окончательного алгоритма машинного обучения. Тип ввода обучающих данных действительно влияет на алгоритм, концепция которого будет быстро развиваться.
Новые входные данные передаются в алгоритм машинного обучения, чтобы проверить, работает ли алгоритм точно. Прогноз и результаты затем проверяются друг против друга.
Если прогноз и результаты не согласуются, расчет повторно обучается несколько раз, пока исследователь данных не получит требуемый результат. Это позволяет алгоритму машинного обучения постоянно учиться самостоятельно и создавать идеальный ответ, постепенно повышая точность с течением времени.
Классификация машинного обучения
Машинное обучение подразделяется на три типа обучения,
- Контролируемое обучение
- Неконтролируемое обучение
- Обучение с подкреплением
Контролируемое обучение
Обучение с учителем — это тип стратегии машинного обучения, в которой мы предлагаем образец помеченной информации системе машинного обучения, чтобы подготовить ее, и на этой основе она прогнозирует результат.
Система создает модель, используя помеченную информацию, чтобы понять наборы данных и изучить почти каждую информацию. После завершения обучения и обработки мы тестируем модель, предоставляя тестовую информацию, чтобы проверить, предсказывает ли она точный урожай или нет.
Целью обучения с учителем является сопоставление входных данных с выходными данными. Обучение под наблюдением основано на контроле, и это то же самое, что когда учащийся изучает что-то под наблюдением педагога.
Обучение с учителем можно разделить на две категории алгоритмов:
- Классификация
- Регрессия
Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение — это стратегия обучения, при которой машина обучается без какого-либо контроля. Обучение дается машине с набором информации, которая не была помечена, классифицирована или категоризирована, и алгоритм должен действовать на этой информации без какого-либо контроля. Цель неконтролируемого обучения состоит в том, чтобы преобразовать входные данные в новые функции с аналогичным дизайном.
Обучение без учителя можно разделить на две категории алгоритмов:
- Кластеризация
- Ассоциация
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это стратегия обучения на основе обратной связи, в которой обучающий агент получает компенсацию за каждое правильное действие и наказание за каждое неправильное действие. Оператор естественным образом учится на этих отзывах и улучшает свою работу. При обучении с подкреплением агент взаимодействует с окружающей средой и исследует ее. Цель оператора — получить как можно больше призовых баллов, и, таким образом, он улучшает свою работу.
Таким образом, в следующих статьях мы подробно обсудим каждую технику машинного обучения и алгоритмы, используемые в подробностях, с примерами и данными, а также простое выполнение алгоритма с использованием Python. Следите за будущими историями, чтобы научиться машинному обучению с нуля.
