Gépi tanulás
Mi az a gépi tanulás:
A gépi tanulás a számítógép-tudomány területe, amely „gépi tanulást” jelent.
Ez része a mesterséges intelligencia fogalmának, amely azt vizsgálja, hogy a gépek hogyan képesek az emberek által elvégzendő feladatokat felállítani.
Ez egy olyan számítógépen használt programozás, amelyet korábban meghatározott szabályok alkotnak, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy a korábbi adatok és a felhasználó által használt adatok alapján döntéseket hozzanak.
Az ütemterv szerint a számítógép képes olyan döntéseket hozni, amelyek megoldhatják a problémákat, vagy például az interneten publikálhatják a kiadványokat.
Hogyan működik a géptanulás?
A művelet alapja az algoritmusok, amelyek a számítógép által követett információkból és utasításokból álló szekvenciák.
Ezek a szekvenciák lehetővé teszik a számítógépek számára a helyzet és a benne szereplő információk alapján történő döntést.
Az algoritmus tájékoztatást ad arról, hogyan kell bizonyos eljárásokat és műveleteket végrehajtani, vagy hogyan kell végrehajtani egy műveletet.
Az algoritmusok használatához többféle alkalmazási és programozási nyelv létezik. Ezek a szükségletek függvényében változnak, vagy a létrehozott algoritmus céljával.
A gépi tanulás típusai
A gépi tanulásnak két fő típusa van: a felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás.
Felügyelt tanulás
A felügyelt tanulásban van egy korábbi, a gépbe beillesztett adatcsoport, és a felhasználónak adott javaslatoknak hasonlónak kell lenniük a rögzített adatokhoz.
Alapvetően az információt arra használjuk, hogy megjósoljuk a felhasználó által elvárt eredményt, vagy az alkalmazott elemek osztályozását.
Példa: egy fotó kerül elhelyezésre az internetböngészőbe, amely információt keres a kép vagy más hasonló képek eredetéről.
Felügyelet nélküli tanulás
A felügyelet nélküli tanulásban nincs konkrét várt eredmény, azaz nem lehetséges előrejelezni a keresztreferencia eredményeit.
Az ilyen típusú tanulásban az adatokat csoportosítják, és az eredményeket a változók szerint módosítják.
Példa: egy könyvtár keresőmotorjában különböző eredmények érhetők el. Az eredmények megváltoztatása a keresés típusától és az alkalmazott változóktól függ, például a könyv neve, a szerző neve vagy a közzététel dátuma.
Lásd még a mesterséges intelligencia jelentését.
Mi a gépi tanulás?
A gépi tanulás számos funkcióhoz használható. Az egyik legelterjedtebb a szociális média, az internetes keresés és a digitális marketing.
Például gépi tanulási algoritmusokat használnak arra, hogy javaslatokat tegyenek egy internetes felhasználó számára. Ezeket virtuális kereskedelmi webhelyeken, szociális hálózatokban, játékokban, videó tároló platformokban és zenei lejátszási alkalmazásokban használják.
Ebben az esetben az algoritmus a szekvenciák adatait és az interneten való navigáció történetének adatait használja, hogy új javaslatokat tegyen a felhasználó számára. A böngészés és az adatmegosztás felhasználói preferenciái hasonló programokat vagy szolgáltatásokat javasolnak.
Ezek gyakrabban használhatók, de a gépi tanulás ismerete számos más helyzetben is alkalmazható, mint például:
- internetes kutatás, \ t
- adatok gyűjtése és elemzése, \ t
- spam üzenetek követése,
- információk szervezése és osztályozása, \ t
- csalás keresése az interneten.
A gépi tanulás és a mély tanulás közötti különbség
A gépi tanulás és a mély tanulás a mesterséges intelligencia használatának módja. De van különbség közöttük, mert a mély tanulás (ami mély tanulást jelent) jellemzői jobban hasonlítanak az ember tanulási képességéhez.
A mélyreható tanulás a megalapozott adatok előrejelző eredményeit is használja. A különbség az, hogy sokkal pontosabban történik, inkább az, ami egy személy agyában történik, mert a számítógép rugalmasabban alkalmazhatja az információt.
Ez azért van, mert a mélytanulásban mesterséges neurális hálózat jön létre, amely úgy működik, mint az emberi agy neuronjai.
Ez a hálózat teszi a gép működését sok hasonlósággal az agy működésével és képes tanulni és értelmezni az információt.
Lásd még a Szoftver és a Bitcoin jelentését.
