Strojno učenje
Kaj je strojno učenje:
Strojno učenje je področje računalništva, ki pomeni "strojno učenje".
Je del koncepta umetne inteligence, ki preučuje načine, kako lahko stroji postavljajo naloge, ki bi jih izvajali ljudje.
Gre za programiranje, ki se uporablja v računalnikih, ki ga tvorijo predhodno določena pravila, ki omogočajo računalnikom sprejemanje odločitev na podlagi prejšnjih podatkov in podatkov, ki jih uporablja uporabnik.
V skladu s časovnimi načrti je računalnik sposoben sprejemati odločitve, ki lahko na primer rešujejo težave ali povečujejo publikacije na internetu.
Kako deluje strojno učenje?
Osnova delovanja so algoritmi, ki so določeni zaporedji in sestavljeni iz informacij in navodil, ki jim bo sledil računalnik.
Te sekvence omogočajo računalnikom, da se odločijo glede na situacijo in z vnesenimi informacijami.
To je algoritem, ki prenaša informacije o tem, kako je treba opraviti določene postopke in postopke ali kako naj se izvede dejanje.
Za uporabo algoritmov obstaja več vrst aplikacijskih in programskih jezikov. Razlikujejo se glede na potrebe, ki bodo izpolnjene, ali glede na namen ustvarjenega algoritma.
Vrste strojnega učenja
Obstajata dve glavni vrsti strojnega učenja: nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje.
Nadzorovano učenje
V nadzorovanem učenju je v napravo vstavljen prejšnji niz podatkov in predlogi, ki bodo dani uporabniku, morajo biti podobni shranjenim podatkom.
V bistvu se informacije uporabljajo za napovedovanje rezultata, ki ga pričakuje uporabnik, ali za razvrščanje uporabljenih elementov.
Primer: v internetni brskalnik je postavljena fotografija, ki išče informacije o izvoru slike ali drugih podobnih slik.
Učenje brez nadzora
Pri nenadzorovanem učenju ni specifičnega pričakovanega rezultata, tj. Ni mogoče napovedati rezultatov navzkrižnega sklicevanja.
Pri tej vrsti učenja se podatki združijo in rezultati se spremenijo glede na spremenljivke.
Primer: v iskalniku knjižnice je mogoče doseči različne rezultate. Spreminjanje rezultatov je odvisno od vrste iskanja in uporabljenih spremenljivk, kot so ime knjige, ime avtorja ali datum objave.
Glej tudi pomen umetne inteligence.
Za kaj je strojno učenje?
Strojno učenje se lahko uporablja za številne funkcije. Ena izmed najbolj uporabljenih danes je v družabnih medijih, iskanju po internetu in digitalnem trženju.
Na primer, algoritmi strojnega učenja se uporabljajo za dajanje predlogov uporabniku interneta. Uporabljajo se v virtualnih spletnih mestih, družabnih omrežjih, igrah, platformah za shranjevanje videov in aplikacijah za predvajanje glasbe.
V tem primeru algoritem uporablja podatke svojih zaporedij in podatke o zgodovini navigacije v internetu, da uporabniku poda nove predloge. Uporabniške nastavitve med brskanjem in souporabo podatkov se uporabljajo za predlaganje podobnih programov ali storitev.
To so pogostejše uporabe, vendar pa se znanje strojnega učenja lahko uporabi tudi v mnogih drugih primerih, kot so:
- raziskave na internetu,
- zbiranje in analiza podatkov, \ t
- sledenje neželenim sporočilom,
- organizacija in klasifikacija informacij, \ t
- iskanje goljufij na internetu.
Razlika med strojnim učenjem in poglobljenim učenjem
Tako strojno učenje kot globoko učenje sta načina uporabe umetne inteligence. Vendar pa obstaja razlika med njimi, ker ima globoko učenje (kar pomeni globoko učenje) značilnosti, ki so bolj podobne učni sposobnosti človeka.
Globoko učenje uporablja tudi napovedovanje rezultatov iz uveljavljenih podatkov. Razlika je v tem, da se to dogaja bolj natančno, bolj kot tisto, kar se dogaja v možganih osebe, ker lahko računalnik informacije prilagodite bolj prožno.
To je zato, ker v globokem učenju nastane umetna nevronska mreža, ki deluje kot mreža nevronov v človeških možganih.
To omrežje je tisto, ki omogoča delovanje stroja veliko podobnosti z delovanjem možganov in je sposobno naučiti in interpretirati informacije.
Glej tudi pomen programske opreme in Bitcoin.
