Машинное обучение начинает менять нашу жизнь, и это возможность нам понять, что это такое и почему оно имеет значение.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это центральная подобласть поддельного сознания. Это дает возможность ПК использовать метод самообучения без однозначной настройки. В момент представления новой информации эти программы для ПК получают возможность учиться, развиваться, изменять и творить независимо от кого-либо еще.

SAS, разработчик программ экзаменов из Северной Каролины, использует это определение: «Машинное обучение - это стратегия исследования информации, которая роботизирует работу объяснительной модели». так сказать, он позволяет ПК обнаруживать важные данные без необходимости настраивать, где искать конкретный фрагмент данных; скорее, он делает это, используя вычисления, которые многократно извлекаются из информации.

Хотя идея машинного обучения существует уже довольно давно (ранний и выдающийся случай: хорошо известная машина-загадка Второй мировой войны Алана Тьюринга), способность применять сложные научные цифры к огромной информации, следовательно, - итеративно и быстро - набирает энергию. в течение самого последнего довольно долгого времени.

По сути, итеративная часть машинного обучения - это способность свободно приспосабливаться к новой информации. Это возможно, поскольку проекты извлекают выгоду из прошлых расчетов и используют «признание дизайна» для получения надежных результатов.

Почему машинное обучение?

Чтобы лучше понять использование машинного обучения, рассмотрите часть случаев, когда машинное обучение связано: беспилотный Google Auto, цифровая идентификация искажения информации, двигатели онлайн-предложений - например, рекомендации компаньонов на Facebook, Netflix, показывающий фильмы и показывающий, что вы можете например, и «еще кое-что для рассмотрения» и «купи себе что-нибудь» на Amazon - по большей части являются случаями подключенного машинного обучения.

Каждая из этих иллюстраций отражает фундаментальную часть, которую машинное обучение начало принимать в современном информационном мире. Машины могут помочь в разделении ценных фрагментов данных, которые помогают в реальном прогрессе, и сейчас мы понимаем, как это нововведение реализуется в широком диапазоне предприятий.

Изображенный здесь поток процедур говорит о том, как работает машинное обучение.

С постоянным развитием этой области произошло повышение использования, запросов и значимости машинного обучения. Огромный объем информации превратился в значительное популярное выражение за последние пару лет; это в некоторой степени из-за возросшей современности машинной реализации, которая анализирует эти огромные куски огромной информации.

Использование машинного обучения

Первоначально анализ данных изображался путем непрерывных экспериментов, и этот подход оказывается немыслимым, когда информационные индексы обширны и разнородны. Машинное обучение является ответом на этот беспорядок, предлагая хитрые контрастные варианты разбиения огромных объемов информации. Развивая быстрые и эффективные вычисления и информационные модели для непрерывной обработки информации, машинное обучение может создавать точные результаты и исследования.

Интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и глубокое обучение

Проще говоря, машинное обучение и интеллектуальный анализ информации используют вычисления и системы, неотличимые от интеллектуального анализа информации, за исключением различного рода изменений ожиданий. В то время как интеллектуальный анализ информации находит заранее неясные примеры и информацию, машинное обучение имитирует известные примеры и обучение - и в дальнейшем естественным образом применяет эти данные к информации, базовому лидерству и деятельности.

С другой стороны, глубокое обучение использует движущуюся регистрирующую силу и уникальные типы нейронных систем и применяет их к большому количеству информации, чтобы изучать, понимать и различать запутанные примеры. Запрограммированная диалектная интерпретация и терапевтические определения - это случаи глубокого обучения.

Популярные методы машинного обучения

Насколько точно машины обучаются? Два известных метода машинного обучения - это обучение с учителем и обучение без учителя. Подсчитано, что 70 процентов машинного обучения можно обучать, тогда как обучение без учителя составляет от 10 до 20 процентов. Различные методы, которые используются реже, являются частично управляемыми и поддерживают обучение.

Контролируемое обучение

Такое обучение возможно, если исходные данные и урожайность безошибочно распознаются, а расчеты производятся с использованием названных иллюстраций. Чтобы лучше понять это, как насчет того, чтобы подумать о сопутствующем случае: оборудование может иметь информационные фокусы, отмеченные F (не работает) или R (работает).

Расчет обучения, использующий управляемое обучение, получит расположение вкладов вместе с соответствующим правом выхода на обнаружение ошибок. В свете этих источников информации он дополнительно изменит модель по мере необходимости. Это своего рода пример признания, поскольку управляемое обучение происходит с помощью таких стратегий, как характеристика, рецидив, ожидание и повышение склонности. Направленное обучение использует примеры для прогнозирования оценок за дополнительную немаркированную информацию.

Административное обучение все чаще используется как часть использования, когда проверяемая информация предвосхищает будущие события, например обмен ложными платежными картами.

Неконтролируемое обучение

В отличие от регулируемого обучения, обучение без учителя используется с информационными коллекциями без хронологической информации. Расчет неконтролируемого обучения исследует устаревшую информацию, чтобы обнаружить структуру. Такой вид обучения лучше всего подходит для информации, основанной на ценностях; например, это помогает различать части и группы клиентов с конкретными характеристиками - это часто используется как часть персонализации содержания.

Известные системы, в которых используется обучение без учителя, дополнительно включают в себя самосортировочные карты, отображение ближайших соседей, дезинтеграцию особого уважения и k-подразумевающую группировку. По сути, онлайн-предложения, идентификаторы информационных исключений и темы частичного контента в целом относятся к обучению без учителя.

Полу-контролируемое обучение

Как следует из названия, полурегулируемое обучение представляет собой разновидность управляемого и неконтролируемого обучения и для подготовки использует как помеченную, так и немаркированную информацию. В обычной ситуации при вычислении использовалась бы небольшая часть помеченной информации с большим количеством немаркированной информации.

Такого рода обучение можно снова использовать с помощью техник, например, группирования, рецидива и ожидания. Примеры полурегулируемого обучения - это методы распознавания лица и голоса.

Некоторые алгоритмы и процессы машинного обучения

Если вы задумываетесь о машинном обучении, вы купили его, чтобы привыкнуть к этим регулярным вычислениям и процедурам машинного обучения, таким как нейронные системы, деревья выбора, произвольные лесные массивы, выявление принадлежности и преемственности, увеличение и укладка углов, поддержка векторных машин, самоорганизующиеся карты. , k-подразумевает группировку, байесовские системы, гауссовские модели смешения, и это только верхушка айсберга.

Различные устройства и процедуры, которые соответствуют лучшим расчетам, чтобы помочь в получении максимальной отдачи от огромной информации, включают:

  • Исчерпывающая информация, качество и администрирование
  • Графические интерфейсы для построения моделей и потоков процессов
  • Интеллектуальное исследование информации и представление результатов модели
  • Изучение различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей.
  • Механизированная оценка труппы для признания лучших артистов
  • Простая компоновка моделей, позволяющая быстро получать стабильные и надежные результаты
  • Скоординированный сквозной этап механизации процесса выбора информации

Итак, чего вы ждете? Получите в свои руки это замечательное руководство, чтобы быстро приступить к машинному обучению. Этот курс представляет собой широкое введение в машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и статистическое распознавание образов.

Проекты, которые вы узнаете в этом руководстве:

  • Что такое машинное обучение
  • Основные концепции машинного обучения
  • Различные типы машинного обучения
  • Подробный анализ различных типов машинного обучения
  • Как интегрировать алгоритмы в реальные проекты Python
  • Тесты в конце каждого раздела для оценки вашего обучения
  • Простое введение в машинное обучение,

Запишитесь сейчас на этот курс по удивительной цене.