border=0

Технологія »Машинне навчання

Що таке машинне навчання?


Машини здатні до навчання . Але це не забирає мрії з апокаліптичними уявленнями про світ, в якому переважають роботи, які поневоли або знищили людей після того, як "вчилися занадто багато". І не будемо блукати.


Машинне навчання складається з комп'ютерної дисципліни, в якій, використовуючи алгоритми штучного інтелекту, комп'ютерні системи здатні імітувати процес навчання людини, вирішуючи ситуації та виклики, для яких вони раніше не були запрограмовані.

Історично, комп'ютери не змогли зробити нічого більше, ніж вони були запрограмовані, але поступове збільшення апаратної потужності дозволило їм йти далі, супроводжуючись програмними алгоритмами.


Як він може навчитися машині?

Процес навчання комп'ютерної системи базується на аналізі великих обсягів даних.

Що робить програмне забезпечення, це, загалом кажучи, побудовано прогностичні моделі з аналізу даних, хоча і не змінює власне програмування , те, для чого машини ще не готові.


Однак, певним концептуальним способом, можна вважати, що побудова моделей, заснованих на яких діяти, є свого роду модифікацією його базового програмування, хоча це на рівні вихідного коду не дуже схоже.

Машинне навчання є галуззю дисципліни штучного інтелекту.

Щоб закінчити, давайте приведемо деякі приклади використання машинного навчання, починаючи з системи інвестицій на фондовому ринку.

Це дозволяє аналізувати зростання і зниження цін на акції, так що, не будучи раніше запрограмованими на прогнозування певного сценарію, через аналіз великої кількості факторів (котирування з акцій інших) компанії, прибуття та виходи на ринок, інвестиції інших, ...), можуть обчислити, коли буде більш сприятливим купувати та / або продавати певні цінні папери.

І, що, як правило, важливіше в цих системах, полягає в тому, що вони здатні аналізувати власну продуктивність і "вчитися" від своїх успіхів і помилок, "поліпшуючи" свою "продуктивність" з часом.

Насправді, я не вибрав цей приклад, тому що сьогодні більшість операцій на фондовому ринку здійснюються за допомогою комп'ютерних програм такого типу.

Ми можемо насолоджуватися перевагами машинного навчання в потоковому музичному сервісі, такому як Spotify.

Чи правда, що коли ми слухаємо музику на Spotify (або, зрештою, на інших онлайнових службах такого роду), програма рекомендує інші групи або пісні відповідно до того, що ми чуємо? Чи не менш істинно, що ці рекомендації розвиваються по мірі того, як змінилися споживання музики в службі?

Як це використовують як Spotify, так і інші онлайн-музичні послуги? Просто: з системою машинного навчання, яка вивчає те, що нам подобається, і вирішує, що рекомендувати на її основі.

І чим більше музики і чим довше ми слухаємо, тим більше система дізнається про наші уподобання і, отже, тим більше шансів отримати правильні ваші рекомендації.

Fotolia Фотографії: Aleutie / Kit8

Автор: Guillem Alsina González | + QUOTE
Теми в машинному навчанні

Соціальні мережі