Машинное обучение — как это работает

Страх общества перед современными тенденциями развития технологий базируется на отсутствии понимания этой комплексной технологии.

В закладки

День создания полноценного искусственного интеллекта все ближе.

Сейчас мы все еще далеки от утопического будущего технократии и всевластия разумных машин, но алгоритмы, называемые технологией машинного обучения, используются все чаще повсеместно в наши дни в разных сферах.

ML+AI = будущее технологий рынка приложений

В свою очередь, машинное обучение является отраслью искусственного интеллекта и техники анализа данных. Отрасль основана на концепции, согласно которой системы могут учиться на опыте и новых данных, определять конкретные модели и принимать решения, в то время как вмешательство человека сводится к минимуму.

Итак, Machine Learning (ML) является приложением работы с искусственным интеллектом (AI), который предоставляет системам возможность учиться и совершенствоваться на основе опыта без программирования в реальном времени. Машинное обучение направлено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.

Процесс обучения начинается с определенного набора данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкция, для того, чтобы выискивать закономерности в данных и принимать лучшие решения в будущем на основе примеров, которые мы предоставляем. Основная цель - дать компьютерам возможность учиться автоматически, без участия человека и посторонней помощи, и соответствующим образом корректировать действия.

Как это работает?

Алгоритмы машинного обучения часто классифицируются как контролируемые или неконтролируемые. В целом, данные алгоритмы могут применять полученные данные в прошлом по отношению к новым данным, используя отмеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Начиная с анализа известного обучающего набора данных, алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходных значений. При этом, алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные с конкретными “правильными” примерами окончательных данных, и находить ошибки, чтобы соответствующим образом изменить модель развития.

Напротив, неконтролируемые алгоритмы машинного обучения используются, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется никаким образом. Система исследует данные и может сделать выводы из наборов данных.

Улучшение алгоритмов машинного обучения используется для взаимодействия с окружающей средой - поиск методом проб и ошибок является наиболее важными характеристиками обучения этого метода, что позволяет программам автоматически определять идеальное поведение в определенном контексте, чтобы максимизировать его производительность.

Машинное будущее

В настоящее время машинное обучение является одной из самых популярных тем и неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Мы уверены, что вы используете приложения машинного обучения на ежедневной основе. Даже те люди, которые ничего не знают о машинном обучении, испытывают его каждый день! Например, Netflix рекомендует шоу и фильмы своим подписчикам на основе прошлой истории и предпочтений. Эта система работает благодаря алгоритму машинного обучения, и в 2017 году она сэкономила Netflix $ 1 млрд.

Машинное обучение позволяет анализировать огромное количество данных. Хотя обычно это дает более быстрые и точные результаты для выявления выгодных возможностей или опасных рисков, для его надлежащей подготовки могут также потребоваться дополнительное время и ресурсы. Сочетание машинного обучения с искусственным интеллектом и когнитивными технологиями может сделать его еще более эффективным при обработке больших объемов информации.

Где может быть использовано машинное обучение? Одной из самых значимых индустрий является сфера обслуживания клиентов - для обеспечения более высокого уровня удобства для клиентов и эффективности для агентов поддержки. Инструменты, ориентированные на поддержку, обеспечиваемые машинным обучением, становятся все более популярными благодаря их простоте использования и успешным применениям в различных отраслях промышленности. Gartner прогнозирует, что к 2021 году 15 процентов взаимодействия с клиентами будут полностью обрабатываться искусственным интеллектом!

В следующем выпуске мы расскажем вам о сферах применения и конкретных кейсах, где машинное обучение может повысить эффективность работы. Подписывайтесь на наш канал и следите за новыми статьями!

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "TakeWing Marketing", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 1, "likes": -2, "favorites": 0, "is_advertisement": false, "subsite_label": "ml", "id": 82774, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Thu, 12 Sep 2019 14:21:35 +0300", "is_special": false }
0
{ "id": 82774, "author_id": 351938, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/82774\/get","add":"\/comments\/82774\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/82774"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 332941, "last_count_and_date": null }
1 комментарий
Популярные
По порядку
0

Если кого-то в поисках понятного объяснения про Machine Learning занесло сюда,  ̶с̶о̶ч̶у̶в̶с̶т̶в̶у̶ю̶  рекомендую хорошую статью, которая даёт понимание о различных технологиях машинного обучения: https://vas3k.ru/blog/machine_learning/

Специалистом не станете, но понятие получите

Ответить
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "Article Branding", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cfovx", "p2": "glug" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Баннер в ленте на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "disable": true, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ] { "page_type": "default" }