Важная область исследований в области искусственного интеллекта
Прежде чем мы начнем:
Фразы «машинное обучение» и «искусственный интеллект» становятся все более распространенными в быстро развивающейся сфере информационных технологий. Хотя термины часто взаимозаменяемы, они относятся к отдельным, но связанным понятиям. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая играет жизненно важную роль в определении будущего технологий и преобразовании многих секторов. В основе этих отношений лежит то, что машинное обучение является частью искусственного интеллекта.
Приобретение знаний о машинном обучении
Машинное обучение — это расширенная часть искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени без явного программирования. Машинное обучение также известно как «глубокое обучение». Алгоритмы машинного обучения, с другой стороны, не похожи на традиционное программное обеспечение, поскольку они не придерживаются заранее определенных инструкций. Вместо этого алгоритмы машинного обучения адаптируются и совершенствуются на основе шаблонов и информации, которые они обрабатывают. Благодаря своей способности адаптироваться, они могут делать прогнозы и принимать более точные решения, когда сталкиваются с новыми данными.
Методы, используемые в машинном обучении
Машинное обучение включает в себя множество подходов, каждый из которых адаптирован к определенному набору обстоятельств и препятствий. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных стратегий:
Обучение с учителем — это метод машинного обучения, в котором алгоритмы изучают данные, которые были помечены, а затем делают прогнозы или классификации на основе примеров, результаты которых уже известны. Распознавание изображений и языковой перевод — два примера типичных применений этой техники.
Обучение без присмотра При обучении без присмотра исследуются данные, которые не были помечены, чтобы обнаружить закономерности и взаимосвязи внутри самих данных. Приложения этого метода, которые довольно распространены, включают кластеризацию и уменьшение размерности.
