То, что еще недавно считалось вымыслом, теперь стало реальностью. Технология, которую можно увидеть только в кино и прочитать в книгах, в настоящее время является реальностью, в которой мы живем. В то время как некоторые из величайших умов могли только мечтать в прошлом о том, что такое машинное обучение и что оно может принести человечеству, этот феномен очень жив.
Машинное обучение это термин компьютерной науки, обозначающий машинный интеллект. Это технология, которая может учиться и имитировать когнитивные функции, такие как нейроны. Он может решать проблемы самостоятельно, а не просто отвечать на вопросы, как виртуальный помощник.
С ростом способности машин улучшать жизнь людей мы уже можем заметить программное обеспечение машинного обучения в некоторых частях, таких как распознавание лиц, самоуправляемые автомобили, социальные сети и автопилоты в самолетах. Как гласит Теорема Теслера, “Машинное обучение это то, что еще не сделано”. Возможности машинного интеллекта, которые классифицируются как ML, могут успешно понимать человеческую речь, военные симуляторы, конкурировать на самом высоком уровне компьютерных игр и многое другое. Теперь, когда мы немного попробовали, что такое машинное обучение, давайте нырнем глубже, не так ли?
Содержание
Введение в машинное обучение: Что такое машинное обучение?
Unlock a year of unlimited data and AI learning at half the price! This is your final call to save big on expertise for 2025. Act fast and secure your 50% discount with DataCamp's End of Year Sale – the clock is ticking!
Благодаря виртуальным помощникам, таким как Siri и Alexa, программное обеспечение для машинного обучения быстро интегрируется в нашу повседневную жизнь. Хотя некоторые из этих примеров нельзя рассматривать как “истинный” машинный интеллект, способный самостоятельно принимать решения, влияние спин-офф-проектов продолжает расти в потенциале и распространенности.
Чтобы лучше понять, что такое мл, необходимо немного вернуться к его развитию.
Краткая история машинного обучения
Самые первые идеи об искусственных существах упоминались и существовали в художественной литературе в течение очень долгого времени. И введение в машинное обучение началось раньше, чем мы думаем. Такие истории, как Франкенштейн, были результатом этого. Область исследований искусственного интеллекта родилась в 1956 году в Дартмутском колледже в Соединенных Штатах. Группа ученых из таких университетов, как Массачусетский технологический институт и КМУ, стали основателями ML technology research. Созданные ими программы рассматривались как первые основы машинного обучения. Именно они создали компьютерную систему, которая могла изучать стратегии шашек, решать задачи по алгебре и доказывать логические теоремы. Они верили, что примерно через 20 лет машины будут способны делать все, что может сделать человек.
Хотя они были очень оптимистичны в отношении прогресса своего создания, они не смогли понять, что такое машинное обучение, которое бросит им вызов в следующий раз. Из-за трудных финансовых времен правительства США и Великобритании решили прекратить финансирование проектов по разведочным исследованиям ОД. Период, в который было очень трудно найти достаточно средств для продолжения исследований, получил название “зима машинного обучения”.
Тем не менее, “зима машинного обучения” длилась не слишком долго. К 1985 году исследования снова ожили, и к тому времени рынок машинного обучения достиг более миллиарда долларов. Началось очередное введение в машинное обучение. К концу 20-го и к началу 21-го века, развитие машинного интеллекта было использовано в медицинской диагностике, логистике, интеллектуальном анализе данных и т. д. Программное обеспечение для машинного обучения начало набирать успех из-за увеличения вычислительной мощности. Как гласит закон Мура, можно ожидать, что скорость и возможности компьютеров будут удваиваться каждые два года. Это означает, что эволюция компьютерных наук, несомненно, идет быстрыми темпами и будет продолжать соответственно повышать качество работы людей.
Основная концепция машинного обучения
Машинное обучение это как процесс и как продукт очень трудно понять, если оно не входит в ваш опыт. Чтобы сделать его максимально простым, технология ML - это программное обеспечение, которое берет входную информацию и превращает ее в другую информацию, то есть в выход.
Самое большое различие между машинным интеллектом и другими видами программного обеспечения состоит в том, что для машинного интеллекта создатель, то есть программист, не должен был давать инструкции по каждой функции, которую он выполняет. С помощью примеров и практик он самостоятельно усваивает необходимую информацию.
Почему машинное обучение так важно?
Понимание того, что такое машинное обучение и его важность, должно начинаться с очень простого утверждения - оно было создано для того, чтобы уменьшить человеческие усилия и помочь в тех областях, где человеку опасно вмешиваться. Хотя существует много различных способов использования интеллекта машин, он работает как ускорение какого-то процесса и дает пользователю точный результат. Идея программного обеспечения ML заключается в создании безошибочного мира. Давайте разберем некоторые из его основных и наиболее важных особенностей:
- Машинное обучение учится через повторяющееся обучение и через данные. Вместо того, чтобы обрабатывать информацию самостоятельно, машинное обучение делает роботизированную автоматизацию, которая может выполнять объемные, компьютеризированные задачи, не испытывая никакой формы усталости и опоздания. Стоит отметить, что этот процесс все еще нуждается в человеческом исследовании, поскольку система ML должна иметь правильные вопросы.
- Это позволит получить максимальную отдачу от данных. Как уже упоминалось выше, при правильной настройке от эксперта технология ML может работать без усталости в течение очень долгого времени. Что такое машинное обучение удивительно для создания конкурентного преимущества перед бизнес-конкурентами. Сбор данных значительно вырос за последние годы, и его значение стало огромным. Неудивительно, что за это время было много скандалов и правил защиты данных. Все знают, что данные могут играть большую роль во многих областях работы, и ML может облегчить их сортировку.
- Программное обеспечение машинного обучения играет огромную роль в обеспечении безопасности. Предоставляя ML доступ к хранилищу данных, он может работать как система обнаружения мошенничества намного быстрее с помощью глубокого обучения.
- Использование основ машинного обучения для улучшения текущих продуктов. Если вы знакомы с цифровым маркетингом, то вы знаете, что интернет вещей приходит, нравится нам это или нет. Web 3.0-альтернативное название интернета вещей (IoT). Определение IoT означает, что оно расширяет назначение обычных и повседневных устройств, которые мы используем. На потребительском рынке интернет вещей является синонимом вещей, которые делают “умный дом”. Он охватывает устройства, приборы, камеры слежения, термостаты и т. д.
- Глубокие нейронные сети помогают нам достичь предельной точности. Машинное обучение также удивительно тем, что благодаря глубокому обучению, классификации изображений и распознаванию объектов машинный интеллект может определить рак на МРТ так же точно, как и опытный рентгенолог.
Как мы видим, влияние машинного обучения неоспоримо на современном этапе развития компьютерных наук и технологий. Не поймите меня неправильно, это не все преимущества технологии ML, их гораздо больше. Но теперь, когда мы упомянули глубокое обучение и нейронные сети, что же это такое?
Нейронная сеть
Теоретически нейронная сеть - это цепь или сеть нейронов. В данном случае речь идет об искусственной нейронной сети, которая помогает машинному обучению решать задачи. Нейронная сеть-это набор определенных алгоритмов, которые были смоделированы так, чтобы быть похожими на человеческий мозг. Эти алгоритмы предназначены для распознавания паттернов информации. Информация распознается с помощью машинного восприятия, маркировки или кластеризации исходных данных. Точно так же, как это были бы реальные изображения, звуки или тексты, искусственные нейронные сети понимают это через n-мерные тензоры(массивы), которые содержат значения и числа. Это одна из самых важных вещей в том, что такое машинное обучение.
Нейронные сети помогают кластеризировать и классифицировать данные. Весь этот процесс помогает группировать немеченые данные в соответствии со сходством между входными данными примера, а нейронные сети классифицируют данные, когда у них есть помеченный набор данных для обучения. Этот тип обучения называется контролируемым. С другой стороны, существует неконтролируемое обучение, которое помогает находить ранее неизвестные паттерны в наборе данных без заранее существующих меток.
- Простой в использовании
- Предлагает качественный контент
- Очень открытый в своих ценах
- Бесплатные сертификаты об окончании
- Фокус на навыки науки о данных
- Гибкое расписание занятий
- Простой дизайн (без бесполезной информации)
- Хорошее качество курсов (даже бесплатных)
- Разнообразие возможностей обучения
- Программа Nanodegree
- Подходит для корпоративного обучения
- Платные сертификаты об окончании
- Известная платформа в индустрии
- Широкий спектр особенностей
- Курсы университетского уровня
- Курсы университетского уровня
- Подходит для компаний
- Платные сертификаты об окончании
Глубокое обучение
Другой важной частью машинного интеллекта является глубокое обучение. Этот процесс представляет собой метод машинного обучения, который помогает им учиться на примерах, как это делают люди. Если вы видели самоуправляемые автомобили, то, вероятно, впервые столкнулись с машинным обучением.
В глубоком обучении машинный интеллект может научиться выполнять задачи по изображениям, текстам, звукам, как человек по книгам, видео или лекциям. У людей всегда есть шанс ошибиться, в то время как компьютеры с моделями глубокого обучения могут достичь идеальной точности изображения и превзойти человеческую производительность. Модели глубокого обучения являются частью нейронных сетей, поскольку они используют помеченные данные и наборы данных, которые были собраны. Это огромная часть того, что такое машинное обучение.
Реальный пример: София - робот
Хотя само название говорит о том, что это робот, не стоит обманываться. Робот - это то, что находится снаружи-скелет всего проекта. Что самое впечатляющее в Софии - это ее ум.
София - это социальный гуманоидный робот, разработанный компанией Hanson Robotics. Она была активирована 14 февраля 2016 года.
В сочетании со многими алгоритмами робот София может видеть, следить за движениями, поддерживать зрительный контакт со своим спутником и распознавать людей. Он может даже понимать лица, выражения людей и понимать эмоции товарищей. Весь этот процесс происходит через камеры, которые находятся в ее глазах. В 2018 году она была модернизирована, и с тех пор София-робот может ходить.
Создатель Софии, Дэвид Хэнсон, сказал, что цель состояла в том, чтобы создать робота, управляемого машинным обучением, который мог бы служить в здравоохранении, обслуживании клиентов, терапии или образовании. Машинный интеллект Софии постоянно тренируется в лаборатории, поэтому она развивает новые навыки и делает меньше ошибок, пока мы говорим.
Более того, машинное обучение Софии настолько новаторское, что оно сочетает в себе передовые нейронные сети, экспертные системы, машинное восприятие, обработку разговорного естественного языка, адаптивный моторный контроль и когнитивную архитектуру.
София робот может функционировать по - разному: первый-это полностью автономная операция ML, второй-операция ML, смешанная с генерируемыми человеком словами. Это полностью функционирующий гибрид интеллекта человека и машинное обучение.
Вы знали?
Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?
Просмотрите нашу коллекцию самых подробных статей, руководств и учебных пособий по криптообмену. Всегда будьте в курсе дела и принимайте продуманные решения!
Обобщение
Трудно отрицать, что машинное обучение в настоящее время является самой большой передовой технологией в мире. Важно признать, что если мы хотим расти и продолжать делать человеческую жизнь лучше, то это один из лучших способов сделать это. Если вы хотите лучше понять, что такое машинное обучение, и узнать о нем больше, отправляйтесь на наш курс Bit Degree и попробуйте его. Если вас интересуют абсолютные основы машинного обучения, то отправляйтесь на этот курс.
Научные Ссылки
Об Экспертах и Аналитиках Статьи
