На этом этапе развития Машинное обучение постоянно добавляет новые технологии. Интеллектуальный анализ данных полезен для анализа больших блоков данных, извлечения данных, интерпретации данных и т. д. Таким образом, Машинное обучение можно использовать бесконечным количеством способов. В этом разделе обсуждаются различные варианты использования машинного обучения на примерах. Начнем с введения Машинное обучение.
Что такое машинное обучение?
В течение жизни машина будет учиться на опыте и совершенствоваться на основе этого опыта. Эта область исследования определяется как процесс, позволяющий компьютерам учиться без необходимости явного программирования, и она отличается от обычного программирования.
Как работает машинное обучение?
Машинное обучение — одна из основных форм искусственного интеллекта, которая позволяет машинам делать прогнозы на основе исторических данных.
В этом случае требуется минимальное вмешательство человека для исследования данных и сопоставления с образцом. Машинное обучение в основном основано на четырех основных технологиях:
1. Контролируемое обучение:
Метод обучения с учителем похож на отношения между учеником и учителем в том, что он требует наблюдения. Обучение под наблюдением означает, что машина обучается на основе данных, помеченных правильными выходными данными. Поэтому алгоритм обучения с учителем анализирует новые данные, когда они вводятся в систему, и прогнозирует правильные результаты на основе размеченных данных.
Алгоритмы можно разделить на два типа. Они есть:
- Классификация. Используется, когда вывод выражается в виде категории, такой как желтый, синий, правильный или неправильный и т. д.
- Регрессия. Для реальных выходных данных, таких как возраст или рост, используется регрессия.
Данные могут быть собраны или получены с использованием этой технологии. Система работает аналогично тому, как люди учатся, помечая некоторые точки данных обучающего набора. Оптимизация модели использует опыт и помогает решать сложные вычислительные задачи.
2. Неконтролируемое обучение:
Машину можно обучить без необходимости интерпретировать или классифицировать какие-либо данные, в отличие от обучения с учителем. Программа пытается сгруппировать информацию без каких-либо обучающих данных, используя шаблоны и различия между некоторыми несортированными данными. Без контроля неконтролируемое обучение не предоставляет машинам образцы данных. Таким образом, машины могут самостоятельно обнаруживать скрытые структуры в неразмеченных данных.
Алгоритмы можно разделить на две категории. К ним относятся:
- Кластеризация. В обучающих данных группировка требуется, когда есть неотъемлемая потребность, например, группировка учащихся по их интересам.
- Ассоциация. В этом случае используется ряд правил для идентификации большой части данных, например учащихся, интересующихся как машинным обучением, так и искусственным интеллектом.
3. Полуконтролируемое обучение:
Сочетание методов обучения с учителем и без учителя называется полуучителем. С помощью этой методологии можно преодолеть как контролируемые, так и неконтролируемые методы обучения.
Машина обучается с использованием размеченных и неразмеченных данных в полууправляемом методе обучения, несмотря на то, что некоторые примеры размечены, а большое количество не размечено.
Наиболее популярные приложения полуконтролируемого обучения в реальном мире включают анализ речи, классификацию веб-контента, классификацию белковых последовательностей и классификаторы текстовых документов.
4. Обучение с подкреплением:
Машинное обучение, использующее обучение с подкреплением, представляет собой метод обучения, основанный на обратной связи и не требующий размеченных данных. Выполняя действия и наблюдая за результатами действий, агент может научиться вести себя в новой среде. Каждое хорошее действие может сопровождаться положительной обратной связью, а каждое плохое действие — отрицательной обратной связью. Из-за отсутствия обучающих данных в обучении с подкреплением агенты могут полагаться только на свой опыт для обучения.
