Как работает машинное обучение?

В последние десятилетия в технологической отрасли наблюдается наибольший рост в областях искусственного интеллекта и, в частности, машинного обучения. В мире, где данные стали очень ценным товаром, машинное обучение приобрело огромную актуальность в современной технологической экосистеме.

Для чего нужно машинное обучение?

Основная цель машинного обучения — предоставить машинам возможность учиться полностью самостоятельно, без необходимости совершенствовать свои алгоритмы. Цель состоит в том, чтобы, подобно человеческому разуму, они могли улучшать свои собственные процессы, чтобы выполнять возложенные на них задачи с еще большей точностью. Чтобы машинное обучение достигло своего идеального состояния, необходимо предоставить машине определенную информацию либо путем предоставления необходимой информации через файлы, загруженные множеством данных, либо позволив машине собирать данные посредством собственных наблюдений и даже взаимодействовать с реальным миром.

Этот тип обучения посредством сбора и интерпретации данных позволил им перейти от относительно простых задач к более сложным. Изначально они были готовы фильтровать электронную почту или выполнять другие повседневные действия, но со временем им дали большую вычислительную мощность, и сегодня они способны анализировать гораздо более сложные задачи. Теперь они способны анализировать миллионы результатов медицинской диагностики, что, помимо прочего, позволяет более надежно выявлять рак; может предсказывать схемы движения, что позволяет планировать маршруты с достаточным вниманием; они даже могут выполнять архитектурные проекты в режиме реального времени, просто распознавая определенную область.

Какие типы алгоритмов существуют в машинном обучении?

В искусственном интеллекте или ИИ существует три основных типа алгоритмов машинного обучения, используемых в зависимости от того, как машина будет обучаться и получать инструкции для улучшения выполнения ее задач. Конечная цель состоит в том, чтобы машина выполняла действия все более оптимизированным образом, совершенствуя шаблоны и поведение посредством непрерывного обучения.

Три основных типа алгоритмов обучения:

1. Контролируемый.
2. Неконтролируемый.
3. Подкрепляющий.

Чтобы решить, какой тип машинного обучения необходим, важно точно знать, какую цель необходимо достичь, программируя этот искусственный интеллект.

Машинное обучение против глубокого обучения

Хотя многие считают эти две области взаимозаменяемыми, правда в том, что машинное обучение и глубокое обучение — очень разные дисциплины. В широком смысле последнее является своего рода подмножеством машинного обучения, поскольку его техническая концепция и практическое применение — не что иное, как форма машинного обучения. Вот почему некоторые люди часто путают эти два термина или используют их взаимозаменяемо.

По сути, глубокое обучение структурирует алгоритмы таким образом, чтобы они образовывали искусственную нейронную сеть, которая позволяет ему учиться и принимать решения автономно. Именно в этом состоит главное отличие между двумя технологиями. Для машины, запрограммированной с помощью машинного обучения, человек должен исправить ошибки, допущенные машиной, изменив конфигурацию, чтобы предотвратить ее повторный сбой. Однако модель глубокого обучения может сама определить, успешно ли выполнена ее задача, используя собственную нейронную сеть.