Три основные причины, по которым модели машинного обучения так важны, приведены ниже:
- Модели машинного обучения могут «выявлять трудно анализируемые взаимосвязи»
Глубокие нейронные сети и другие алгоритмы машинного обучения особенно хорошо справляются с выявлением сложных для анализа закономерностей в массивных наборах данных. Например, модели машинного обучения способны идентифицировать тысячи фото- и видеокадров в секунду, расшифровывать звук в режиме реального времени и искать злокачественные образования на рентгеновских снимках и МРТ.
2. Модели машинного обучения могут «улавливать различные нелинейности»
В статистике слово «нелинейность» используется для описания сценария, в котором независимая переменная и зависимая переменная не имеют прямолинейной или прямой зависимости. Изменения на выходе не прямо пропорциональны изменениям на любом из входов в нелинейной связи.
Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать существенные нелинейности в данных.
3. Модели машинного обучения могут «обрабатывать неструктурированные данные»
Неструктурированные данные — это любые данные, которые не соответствуют модели данных и не имеют очевидной организации, что затрудняет их использование компьютерными программами. Неструктурированные данные плохо подходят для обычной реляционной базы данных, поскольку они не организованы заранее определенным образом или не имеют заранее определенной модели данных. Например, данные веб-страницы, данные изображения, данные видео.
Модели машинного обучения могут обрабатывать неструктурированные данные
Пожалуйста, дайте мне знать в комментариях, если вы найдете больше причин для «Почему модель машинного обучения так важна?»
Счастливого обучения :)
