Что такое машинное обучение простыми словами? Узнайте, как искусственный интеллект изучает новую информацию.
  • Категории
  • Подписка
  • Разместить статью
11/06/23 0 105 Кодим
-

Что такое машинное обучение простыми словами?

Машинным обучением (МО) называют набор методов искусственного интеллекта, обеспечивающих создание обучаемых моделей с различным приложением на практике. Речь идёт об автоматизации широкого спектра процессов – преимущественно работа с информацией. МО активно внедряется в среду социальных сетей, упрощая и делая ориентированным ленты контента для конкретного пользователя.

Компания по разработке программного обеспечения предлагает готовые решения на основе машинного обучения. Производственные сферы, где могут быть применены технологии машинного обучения: финансовые услуги, торговля, телекоммуникации и т.д.

Типы МО: теория и практика

Типы МО: теория и практика

Принято выделять из машинного обучения два типа:

  • дедуктивное;
  • индуктивное.

В первом случае речь идёт об экспертных системах. Возможность применения дедуктивного МО появляется, когда уже присутствуют формализованные знания. К примеру, из двух чётко обозначенных правил необходимо, чтобы компьютер вывел третье, применимо к конкретной ситуации.

Дедуктивное обучение в несоизмеримо большей степени относят к специфическим разделам кибернетики. К МО оно имеет весьма опосредованное отношение.

Индуктивное машинное обучение

Индуктивное машинное обучение

Здесь выделяют четыре направления: с супервайзером, без супервайзера, с подкреплением, активное.

Машинное обучение с супервайзером предполагает в качестве начальных данных подтвержденную (истинную) информацию. На основе неё и будет проходить обучение. Типичный пример: есть фотографии кошек и собак. Искусственный интеллект при помощи МО с супервайзером учится отличать собак от кошек.

Обучение без супервайзера сложнее. При анализе данных приходится выявлять закономерности, структурировать их по новым выявленным признакам. Такое обучение проходит медленнее.

МО с подкреплением подразумевает взаимодействие агента со средой. В данном случае агентом выступает компьютер. Для наглядности примера в качестве среды можно выбрать видеоигру-платформер SuperMario.

Выполняя прохождение уровня, компьютер будет анализировать ситуации и предсказывать поведение, которое можно охарактеризовать эффективным.

Уже сегодня машинное обучение применяется в следующих областях: банкинг, рынок недвижимости, страхование, коммерция в Интернете, анализ данных.

Смотрите также:

В видео объясняется тема машинного обучения простым языком:


Добавить комментарий

Яндекс.Метрика