Машыннае навучанне - гэта падполле штучнага інтэлекту (AI), якое засяроджваецца на распрацоўцы алгарытмаў і мадэляў, якія дазваляюць кампутарам вучыцца і рабіць прагнозы або рашэнні без відавочнага праграмавання. Гэта магутны інструмент, які дазваляе машынам аўтаматычна аналізаваць і інтэрпрэтаваць складаныя даныя, вызначаць заканамернасці і прымаць абгрунтаваныя рашэнні або прагнозы.
Па сваёй сутнасці, машыннае навучанне ўключае ў сябе выкарыстанне статыстычных метадаў, якія дазваляюць кампутарам вучыцца на дадзеных і паляпшаць сваю прадукцыйнасць пры выкананні канкрэтнай задачы з цягам часу. Гэта дасягаецца шляхам стварэння мадэляў, якія могуць абагульняць дадзеныя і рабіць прагнозы або рашэнні на аснове новых, нябачных уводных дадзеных. Гэтыя мадэлі навучаюцца з выкарыстаннем маркіраваных або немаркіраваных даных у залежнасці ад тыпу выкарыстоўванага алгарытму навучання.
Існуе некалькі тыпаў алгарытмаў машыннага навучання, кожны з якіх падыходзіць для розных тыпаў задач і даных. Кантраляванае навучанне - адзін з такіх падыходаў, калі мадэль навучаецца з выкарыстаннем пазначаных даных, дзе кожны ўваход звязаны з адпаведным выхадам або пазнакай. Напрыклад, у задачы па класіфікацыі спаму алгарытм навучаецца з выкарыстаннем набору даных лістоў, пазначаных як спам ці не як спам. Затым мадэль вучыцца класіфікаваць новыя, непрагледжаныя электронныя лісты на аснове шаблонаў, атрыманых з дадзеных навучання.
Навучанне без нагляду, з іншага боку, уключае навучальныя мадэлі з выкарыстаннем немаркіраваных даных. Мэта складаецца ў тым, каб выявіць заканамернасці або структуру ў дадзеных без папярэдняга ведання вываду або цэтлікаў. Кластэрызацыя - гэта звычайная методыка некантралюемага навучання, пры якой алгарытм групуе падобныя кропкі даных на падставе іх уласцівага падабенства або адрознення.
Яшчэ адзін важны тып машыннага навучання - навучанне з падмацаваннем. Пры такім падыходзе агент вучыцца ўзаемадзейнічаць з навакольным асяроддзем і максымізаваць сігнал узнагароды, выконваючы дзеянні. Агент даследуе навакольнае асяроддзе, атрымлівае зваротную сувязь у выглядзе ўзнагароджання або штрафу і карэктуе свае дзеянні, каб максымізаваць сукупную ўзнагароду з цягам часу. Гэты тып навучання быў паспяхова прыменены для такіх задач, як гульні, робататэхніка і аўтаномнае кіраванне.
Машыннае навучанне мае шырокі спектр прымянення ў розных галінах. У ахове здароўя яго можна выкарыстоўваць для прагназавання вынікаў захворвання, выяўлення заканамернасцей на медыцынскіх выявах або персаналізацыі планаў лячэння. У сферы фінансаў алгарытмы машыннага навучання можна выкарыстоўваць для выяўлення махлярства, крэдытнага скоринга і алгарытмічнага гандлю. Іншыя прыкладанні ўключаюць апрацоўку натуральнай мовы, камп'ютэрны зрок, рэкамендацыйныя сістэмы і многае іншае.
Машыннае навучанне - гэта падполе штучнага інтэлекту, якое засяроджана на распрацоўцы алгарытмаў і мадэляў, якія дазваляюць кампутарам вучыцца на дадзеных і рабіць прагнозы або рашэнні. Ён уключае ў сябе выкарыстанне статыстычных метадаў для навучання мадэляў з выкарыстаннем маркіраваных і немаркіраваных даных і мае розныя тыпы алгарытмаў, прыдатных для розных задач і даных. Машыннае навучанне мае мноства прымянення ў розных галінах прамысловасці, што робіць яго магутным інструментам для вырашэння складаных праблем і прыняцця рашэнняў на аснове дадзеных.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
- Што такое TensorBoard?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning