Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta (AI) apakšnozare, kas koncentrējas uz tādu algoritmu un modeļu izstrādi, kas ļauj datoriem mācīties un pieņemt prognozes vai lēmumus bez tiešas programmēšanas. Tas ir spēcīgs rīks, kas ļauj mašīnām automātiski analizēt un interpretēt sarežģītus datus, identificēt modeļus un pieņemt apzinātus lēmumus vai prognozes.
Mašīnmācīšanās pamatā ir statistikas metožu izmantošana, lai datori varētu mācīties no datiem un laika gaitā uzlabot veiktspēju konkrēta uzdevuma veikšanā. Tas tiek panākts, izveidojot modeļus, kas var vispārināt no datiem un pieņemt prognozes vai lēmumus, pamatojoties uz jauniem, neredzētiem ievadiem. Šie modeļi tiek apmācīti, izmantojot marķētus vai nemarķētus datus, atkarībā no izmantotā mācību algoritma veida.
Ir vairāki mašīnmācīšanās algoritmu veidi, un katrs no tiem ir piemērots dažāda veida uzdevumiem un datiem. Uzraudzīta mācīšanās ir viena no šādām pieejām, kur modelis tiek apmācīts, izmantojot marķētos datus, kur katra ievade ir saistīta ar atbilstošu izvadi vai etiķeti. Piemēram, surogātpasta e-pasta klasifikācijas uzdevumā algoritms tiek apmācīts, izmantojot datu kopu ar e-pasta ziņojumiem, kas apzīmēti kā mēstules vai kā mēstules. Pēc tam modelis iemācās klasificēt jaunus, neredzētus e-pasta ziņojumus, pamatojoties uz modeļiem, kas iegūti no apmācības datiem.
No otras puses, neuzraudzīta mācīšanās ietver apmācības modeļus, kuros tiek izmantoti nemarķēti dati. Mērķis ir atklāt datos modeļus vai struktūru bez iepriekšējām zināšanām par izvadi vai etiķetēm. Klasterizācija ir izplatīta neuzraudzīta mācīšanās metode, kurā algoritms grupē līdzīgus datu punktus, pamatojoties uz tiem raksturīgajām līdzībām vai atšķirībām.
Vēl viens svarīgs mašīnmācības veids ir pastiprināšanas mācīšanās. Izmantojot šo pieeju, aģents mācās mijiedarboties ar vidi un maksimāli palielināt atlīdzības signālu, veicot darbības. Aģents pēta vidi, saņem atgriezenisko saiti atlīdzības vai sodu veidā un pielāgo savas darbības, lai laika gaitā maksimāli palielinātu kumulatīvo atlīdzību. Šis mācīšanās veids ir veiksmīgi izmantots tādos uzdevumos kā spēļu spēlēšana, robotika un autonoma braukšana.
Mašīnmācībai ir plašs lietojumu klāsts dažādās nozarēs. Veselības aprūpē to var izmantot, lai prognozētu slimības iznākumu, noteiktu medicīnisko attēlu modeļus vai personalizētu ārstēšanas plānus. Finanšu jomā mašīnmācīšanās algoritmus var izmantot krāpšanas atklāšanai, kredītpunktu noteikšanai un algoritmiskai tirdzniecībai. Citas lietojumprogrammas ietver dabiskās valodas apstrādi, datoru redzi, ieteikumu sistēmas un daudzas citas.
Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta apakšnozare, kas koncentrējas uz algoritmu un modeļu izstrādi, kas ļauj datoriem mācīties no datiem un pieņemt prognozes vai lēmumus. Tas ietver statistikas metožu izmantošanu, lai apmācītu modeļus, izmantojot marķētus vai nemarķētus datus, un tam ir dažāda veida algoritmi, kas piemēroti dažādiem uzdevumiem un datiem. Mašīnmācībai ir daudz lietojumprogrammu dažādās nozarēs, padarot to par spēcīgu rīku sarežģītu problēmu risināšanai un uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanai.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
- Kas ir TensorBoard?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning