in

Что такое машинное обучение и его преимущества

Что такое машинное обучение и его преимущества

Машинное обучение было в центре внимания в последнее время. Некоторые называют это ИИ, но верно ли это определение? Когда Google начал использовать алгоритмы машинного обучения, это не заняло много времени, прежде чем различные компании применили эту технологию для своих целей.
Как обычно, в технологии машинного обучения нет магии, и все реализовано с помощью простых технологий. В этой статье вы узнаете о принцип работы машинного преимущества, а также его преимуществах.
Что такое машинное обучение и как оно работает?

Проще говоря, суть в том, чтобы создать алгоритм, способный обучать себя без какой-либо внешней помощи. Такие решения предназначены для обработки входных данных с помощью математических моделей и набора параметров. Таким образом, после получения необходимых данных – алгоритмы машинного обучения сравнивают их и постоянно улучшают свои действия.


Основная цель технологии – разработка алгоритмов машинного обучения, с помощью которых можно добиться автоматической обработки данных. Таким образом, вместо написания дополнительного кода разработчики могут помещать данные в алгоритм, постоянно работающий над самосовершенствованием, путем поиска шаблонов данных.


Однако система должна иметь доступ к многочисленным примерам входящих и исходящих данных. Сама информация зависит от того, над каким продуктом вы собираетесь работать.

Приложения машинного обучения отличаются. Например, говоря об образовательном приложении, чтобы предсказать будущую успеваемость учеников, нужно проанализировать много данных. Включая результаты предыдущих лет, время, необходимое для подготовки к экзамену, время, необходимое для изучения чего-либо и т. д.

Есть несколько методов машинного обучения:

1. Обучение на примере.
Этот метод означает, что система машинного обучения использует примеры. Google применил этот тип обучения в своем сервисе Gmail, внедрив автоматическую сортировку спама.
2. Обучение на опыте.Система учится в соответствии с предыдущим опытом, основываясь на положительных или отрицательных ответах.
3. Самообучение.
Здесь продвинутые алгоритмы машинного обучения самостоятельно анализируют различные структуры данных, извлекая из них некоторые общие закономерности.
4. Глубокое обучение.
Этот метод требует более сложных математических моделей, которые можно использовать для определения содержания изображений или распознавания речи и т. д.


Преимущества машинного обучения.
Как уже упоминалось, машинное обучение – это технология, которая способствует развитию и совершенствованию десятков функций, к которым мы привыкли. Давайте рассмотрим те из них, с которыми мы чаще всего встречаемся при повседневном использовании наших любимых приложений, и, наконец, изучим преимущества методов машинного обучения.


1. Распознавание изображений.
Эта функция довольно широко распространена среди мобильных приложений. Например, иногда распознавание изображений используется для идентификации или работы с фотографиями, включая фильтры и редактирование. Кроме того, используя различные типы алгоритмов машинного обучения, вы можете определить пол и возраст пользователя в приложении, реализовать распознавание сетчатки глаза или отпечатка пальца и т. д. Хорошим примером приложения машинного обучения является распознавание номерных знаков на дорогах в случае нарушений.

2. Распознавание голоса.
Не нужно смотреть далеко, Apple Siri и Google Now используют список алгоритмов машинного обучения, чтобы распознавать команды пользователя и реагировать на них.

3. Оптическое распознавание символов.
Для пользователей эта функция распознает документы, кредитные карты, переводит иностранные слова на изображения и т. д. Важно учитывать, что текст имеет различные характеристики, такие как шрифт, размер и многое другое. Вот почему каждая модель алгоритмов для машинного обучения должна быть построена с учетом этих характеристик.

4. Интеллектуальный анализ данных.
Для этого обычно используется не только машинное обучение, но и большие данные. Причина в том, что большие данные собирают информацию, а машинное обучение обрабатывает ее и учится на ней. Это необходимо для того, чтобы делать дальнейшие прогнозы на основе определенных данных.

5. Сенсорный анализ данных.
Среди всех возможных методов применения машинного обучения эта технология нашла свое место и в медицине. Ни для кого не секрет, что современные приложения для iOS или Android могут отслеживать сердцебиение человека, подсчитывать шаги и т. д. Однако используя приложения машинного обучения, ваше приложение сможет постоянно отслеживать активность пользователей. Это означает, что пользователи не должны изменять настройки в приложении в зависимости от вида деятельности. Будь то бег или езда на велосипеде – приложение понимает это и автоматически вносит все необходимые изменения.

Легко увидеть практичность машинного обучения в деловом мире. Вы едва найдете сферу, где эта технология не может быть применена. Таким образом, в здравоохранении ее можно использовать для достижения более детального распознавания опухолей на разных стадиях развития.

Другой пример – технологии умного дома. Здесь машинное обучение можно использовать для удаленного мониторинга квартир. Например, в индустрии умных домов уже есть несколько приложений для машинного обучения. Эти решения позволяют владельцу дома узнавать, когда в доме происходит движение, с помощью push-уведомлений или сообщений.

darknetstats
Author: darknetstats

Биткойны - все, что о нем стоит знать

Биткойны — все, что о нем стоит знать

Биткоин — орудие преступления?

Биткоин — орудие преступления?