Mašīnmācība (ML) 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. ML algoritmi ir izstrādāti, lai analizētu un interpretētu sarežģītus datu modeļus un attiecības un pēc tam izmantotu šīs zināšanas, lai veiktu apzinātas prognozes vai veiktu darbības.
ML pamatā ir matemātisko modeļu izveide, kas var mācīties no datiem un laika gaitā uzlabot to veiktspēju. Šie modeļi tiek apmācīti, izmantojot lielu daudzumu marķētu datu, kur ir zināms vēlamais rezultāts vai rezultāts. Analizējot šos datus, ML algoritmi var identificēt modeļus un attiecības, kas ļauj vispārināt zināšanas un veikt precīzas prognozes par jauniem, neredzētiem datiem.
Ir vairāki ML algoritmu veidi, katram ir savas stiprās puses un pielietojums. Uzraudzīta mācīšanās ir izplatīta pieeja, kurā algoritms tiek apmācīts, izmantojot marķētos datus, kas nozīmē, ka kopā ar ievades datiem tiek nodrošināta vēlamā izvade. Piemēram, surogātpasta e-pasta klasifikācijas sistēmā algoritms tiks apmācīts, izmantojot datu kopu ar e-pasta ziņojumiem, kas apzīmēti kā mēstules vai kā mēstules. Analizējot šo e-pasta ziņojumu īpašības, algoritms var iemācīties atšķirt abas kategorijas un atbilstoši klasificēt jaunus, neredzētus e-pastus.
No otras puses, neuzraudzīta mācīšanās ir saistīta ar algoritmu apmācību nemarķētiem datiem, kur vēlamā izvade nav zināma. Mērķis ir atklāt datos slēptos modeļus vai struktūras. Piemēram, klasterizācijas algoritmi var grupēt līdzīgus datu punktus, pamatojoties uz to iezīmēm vai īpašībām. Tas var būt noderīgi klientu segmentācijā, kur algoritms var identificēt atšķirīgas klientu grupas ar līdzīgām preferencēm vai uzvedību.
Vēl viens svarīgs ML algoritma veids ir pastiprināšanas mācīšanās. Izmantojot šo pieeju, aģents mācās mijiedarboties ar vidi un maksimāli palielināt atlīdzības signālu, veicot darbības. Aģents saņem atgriezenisko saiti atlīdzības vai sodu veidā, pamatojoties uz viņa darbībām, un izmanto šīs atsauksmes, lai uzzinātu optimālo politiku vai stratēģiju. Pastiprināšanas mācības ir veiksmīgi pielietotas dažādās jomās, piemēram, robotikā un spēļu spēlēšanā. Piemēram, AlphaGo, ko izstrādājis DeepMind, izmantoja pastiprināšanas mācīšanos, lai uzvarētu pasaules čempionu Go spēlētāju.
ML algoritmus var arī iedalīt kategorijās, pamatojoties uz to mācīšanās stilu. Pakešmācība ietver algoritma apmācību fiksētā datu kopā un pēc tam apgūtā modeļa izmantošanu, lai prognozētu jaunus datus. No otras puses, tiešsaistes mācīšanās ļauj algoritmam nepārtraukti atjaunināt savu modeli, tiklīdz kļūst pieejami jauni dati. Tas ir īpaši noderīgi scenārijos, kad dati ir dinamiski un laika gaitā mainās.
ML ir plašs lietojumu klāsts dažādās nozarēs. Veselības aprūpē ML algoritmi var analizēt medicīniskos attēlus, lai atklātu slimības vai prognozētu pacienta rezultātus. Finanšu jomā ML var izmantot krāpšanas atklāšanai, akciju tirgus prognozēšanai un kredītpunktu noteikšanai. ML tiek izmantota arī ieteikumu sistēmās, piemēram, tajās, ko izmanto tiešsaistes mazumtirgotāji un straumēšanas pakalpojumi, lai personalizētu saturu un uzlabotu lietotāju pieredzi.
ML ir AI apakšlauks, kas koncentrējas uz tādu algoritmu un modeļu izstrādi, kas var mācīties no datiem un pieņemt prognozes vai lēmumus. Tas ietver apmācības modeļus, kuros tiek izmantoti marķēti vai nemarķēti dati, lai identificētu modeļus un attiecības, ko pēc tam var izmantot, lai veiktu apzinātas prognozes vai veiktu darbības. ML ir dažāda veida algoritmi, tostarp uzraudzīta, neuzraudzīta un pastiprinoša apmācība, katram ir savas stiprās puses un pielietojumi. ML ir atradis plašu pielietojumu daudzās nozarēs, ļaujot sasniegt progresu veselības aprūpē, finansēs, ieteikumu sistēmās un daudzās citās jomās.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- 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?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning