Машинне навчання (ML) — це підгалузь штучного інтелекту (ШІ), яка зосереджена на розробці алгоритмів і моделей, які дозволяють комп’ютерам навчатися та приймати прогнози чи рішення без явного програмування. Алгоритми ML призначені для аналізу та інтерпретації складних шаблонів і зв’язків у даних, а потім використання цих знань, щоб робити обґрунтовані прогнози або вживати дій.
За своєю суттю ML передбачає створення математичних моделей, які можуть навчатися на даних і покращувати їх ефективність з часом. Ці моделі навчаються з використанням великих обсягів позначених даних, де відомий бажаний вихід або результат. Аналізуючи ці дані, алгоритми ML можуть ідентифікувати шаблони та зв’язки, які дозволяють їм узагальнювати свої знання та робити точні прогнози щодо нових, невідомих даних.
Існує декілька типів алгоритмів машинного навчання, кожен із яких має свої переваги та застосування. Контрольоване навчання — це поширений підхід, коли алгоритм навчається з використанням позначених даних, тобто бажаний результат надається разом із вхідними даними. Наприклад, у системі класифікації електронної пошти зі спамом алгоритм буде навчено з використанням набору даних електронних листів, позначених як спам або як не спам. Аналізуючи характеристики цих електронних листів, алгоритм може навчитися розрізняти дві категорії та відповідно класифікувати нові, непереглянуті електронні листи.
Навчання без контролю, з іншого боку, передбачає навчання алгоритмів на немаркованих даних, де бажаний вихід невідомий. Мета — виявити приховані шаблони або структури в даних. Алгоритми кластеризації, наприклад, можуть групувати схожі точки даних разом на основі їхніх особливостей або характеристик. Це може бути корисним у сегментації клієнтів, коли алгоритм може ідентифікувати окремі групи клієнтів із подібними вподобаннями чи поведінкою.
Ще один важливий тип алгоритму ML – навчання з підкріпленням. У цьому підході агент вчиться взаємодіяти з оточенням і максимізувати сигнал винагороди, виконуючи дії. Агент отримує зворотній зв’язок у вигляді винагород або штрафів на основі своїх дій, і він використовує цей зворотний зв’язок, щоб дізнатися оптимальну політику чи стратегію. Навчання з підкріпленням було успішно застосовано в різних областях, таких як робототехніка та ігри. Наприклад, AlphaGo, розроблений DeepMind, використовував навчання з підкріпленням, щоб перемогти гравця-чемпіона світу в Го.
Алгоритми ML також можна класифікувати на основі стилю навчання. Пакетне навчання передбачає навчання алгоритму на фіксованому наборі даних, а потім використання навченої моделі для прогнозування нових даних. З іншого боку, онлайн-навчання дозволяє алгоритму постійно оновлювати свою модель у міру появи нових даних. Це особливо корисно в сценаріях, коли дані є динамічними та змінюються з часом.
ML має широкий спектр застосувань у різних галузях. У сфері охорони здоров’я алгоритми ML можуть аналізувати медичні зображення, щоб виявляти захворювання або прогнозувати результати пацієнтів. У фінансах ML можна використовувати для виявлення шахрайства, прогнозування фондового ринку та кредитного рейтингу. ML також використовується в системах рекомендацій, таких як ті, що використовуються онлайн-магазинами та потоковими службами, для персоналізації вмісту та покращення взаємодії з користувачем.
ML — це підгалузь штучного інтелекту, яка зосереджена на розробці алгоритмів і моделей, які можуть навчатися на основі даних і робити прогнози або приймати рішення. Це включає в себе навчальні моделі з використанням позначених або немаркованих даних для виявлення закономірностей і зв’язків, які потім можна використовувати, щоб робити обґрунтовані прогнози або вживати заходів. ML має різні типи алгоритмів, включаючи контрольоване, неконтрольоване та навчання з підкріпленням, кожен із яких має свої сильні сторони та застосування. ML знайшов широке застосування в багатьох галузях промисловості, сприяючи розвитку в охороні здоров’я, фінансах, системах рекомендацій та багатьох інших областях.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning