Що таке машинне навчання? Визначення, типи, застосування

Соціальна мережа використовує штучні нейронні мережі (ШНМ) для розпізнавання знайомих облич у списках контактів користувачів та спрощує автоматичне тегування. Машинне навчання отримує корисну інформацію з великих обсягів даних, використовуючи алгоритми для виявлення закономірностей та навчання в ітеративному процесі. Алгоритми машинного навчання використовують методи обчислень для навчання безпосередньо з даних, замість того, щоб покладатися на будь-яке заздалегідь визначене рівняння, яке може служити моделлю.

Наприклад, розглянемо електронну таблицю Excel з кількома записами фінансових даних. Тут система машинного навчання використовуватиме програмування на основі глибокого навчання, щоб зрозуміти, які числа є хорошими, а які поганими даними на основі попередніх прикладів. Ми надаємо різні послуги машинного навчання, включаючи аналіз даних та прогнозну аналітику.

Мета тут полягає в інтерпретації основних закономірностей у даних, щоб отримати більшу майстерність у роботі з базовими даними. Кероване навчання – це клас задач, у яких використовується модель для вивчення відповідності між вхідними та цільовими змінними. Застосування, що складаються з навчальних даних, що описують різні вхідні змінні та цільову змінну, відомі як завдання навчання з учителем.

Усі такі пристрої відстежують дані про здоров'я користувачів, щоб оцінювати стан їхнього здоров'я в режимі реального часу. Загалом, важливо підходити до машинного навчання з усвідомленням пов'язаних з ним етичних міркувань. Роблячи так, ми можемо забезпечити відповідальне та етичне використання машинного навчання, що принесе користь усім. Важливо забезпечити прозорість та зрозумілість цих алгоритмів, щоб люди могли зрозуміти, як і чому вони використовуються. Його використовують для аналізу ґрунтових умов та погодних умов з метою оптимізації зрошення та удобрення, а також для моніторингу посівів для раннього виявлення хвороб або зараження. Це підвищує врожайність та зменшує відходи, що призводить до збільшення прибутку для фермерів.

Моделі машинного навчання можуть приймати рішення, які важко зрозуміти, що ускладнює розуміння того, як вони дійшли своїх висновків. Навчальні набори даних для забезпечення доступності даних часто є дорогими для отримання або важкодоступними, що може обмежувати кількість людей, які працюють над проектами машинного навчання. Багато алгоритмів машинного навчання вимагають налаштування гіперпараметрів, перш ніж вони зможуть повністю реалізувати свій потенціал. Проблема полягає в тому, що найкращі значення гіперпараметрів сильно залежать від використовуваного набору даних. Крім того, ці параметри можуть впливати один на одного, що ще більше ускладнює пошук оптимальних значень для всіх них одночасно.

Неконтрольоване навчання, також відоме як неконтрольоване машинне навчання, використовує алгоритми машинного навчання для аналізу та кластеризації немаркованих наборів даних (підмножин, які називаються кластерами). Ці алгоритми виявляють приховані закономірності або групи даних без необхідності втручання людини. Здатність цього методу виявляти подібності та відмінності в інформації робить його ідеальним для дослідницького аналізу даних, стратегій перехресних продажів, сегментації клієнтів та розпізнавання зображень і шаблонів. Його також використовується для зменшення кількості ознак у моделі за допомогою процесу зменшення розмірності. Аналіз головних компонент сингулярних методів (PCA) та розкладання значень (SVD) – два поширені підходи для цього. Інші алгоритми, що використовуються в навчанні без учителя, включають нейронні мережі, кластеризацію за k-середніми та ймовірнісні методи кластеризації.

Алгоритми машинного навчання без учителя використовуються, коли інформація, яка використовується для навчання, не класифікована та не позначена. Самонавчальне навчання вивчає, як системи можуть виводити функцію для опису прихованої структури з немаркованих даних. Натомість, він робить висновки з наборів даних щодо того, яким має бути результат.

Навчання з підкріпленням

Однак машинне навчання, найімовірніше, продовжуватиме бути головною рушійною силою в багатьох галузях науки, техніки та суспільства, а також робитиме значний внесок у технологічний прогрес. Створення інтелектуальних асистентів, персоналізованої охорони здоров'я та автомобілів з автономним керуванням – це деякі потенційні способи використання машинного навчання в майбутньому. Такі важливі глобальні проблеми, як бідність та зміна клімату, можна вирішити за допомогою машинного навчання. На машини подаються дані високої якості, а для побудови моделей машинного навчання на цих даних використовуються різні алгоритми. Вибір алгоритму залежить від типу наявних даних та типу діяльності, яку потрібно автоматизувати. Системи управління персоналом (HR) використовують моделі навчання для визначення характеристик ефективних працівників та покладаються на ці знання, щоб знаходити найкращих кандидатів на відкриті посади.

Алгоритми машинного навчання з учителем застосовують отримані в минулому знання до нових даних, використовуючи позначені приклади, для прогнозування майбутніх подій. Аналізуючи відомий навчальний набір даних, алгоритм навчання створює виведену функцію для прогнозування вихідних значень. Система може задавати цілі для будь-яких нових вхідних даних після достатнього навчання. Він також може порівняти свій вихідний результат з правильним, запланованим виходом, щоб знайти помилки та відповідно змінити модель.

Машинне навчання – це абсолютний переломний момент у сучасному світі, що забезпечує революційні практичні застосування. Ця технологія змінює те, як ми живемо та працюємо, від обробки природної мови до розпізнавання зображень та виявлення шахрайства. Технологія машинного навчання широко використовується в автомобілях з автономним керуванням, програмному забезпеченні для розпізнавання облич та медичній візуалізації.

Джордж Буль придумав різновид алгебри, в якій усі значення можна було б звести до двійкових значень. В результаті, двійкові системи, на яких базуються сучасні обчислення, можна застосовувати до складних, нюансованих речей. Розробка правильної моделі машинного навчання для вирішення складної проблеми. Це вимагає старанності, експериментів та креативності, як детально описано в семиетапному плані побудови моделі машинного навчання, короткий зміст якого наведено нижче. Навчання з підкріпленням працює шляхом програмування алгоритму з чіткою метою та заданим набором правил для досягнення цієї мети. Машинне навчання — це шлях до штучного інтелекту, який, своєю чергою, стимулює розвиток машинного навчання, що також покращує штучний інтелект і поступово розмиває межі між машинним інтелектом та людським інтелектом.

Блокчейн, технологія, що лежить в основі криптовалют, таких як Bitcoin, є корисною для численних підприємств. Ця технологія використовує децентралізований реєстр для запису кожної транзакції, тим самим сприяючи прозорості між залученими сторонами без будь-якого посередника. Крім того, транзакції блокчейну є незворотними, що означає, що їх ніколи не можна видалити або змінити після оновлення реєстру. Деякі відомі алгоритми кластеризації включають алгоритм кластеризації K-середніх, алгоритм середнього зсуву, алгоритм DBSCAN, аналіз головних компонентів та аналіз незалежних компонентів. Після того, як ви обрали правильний варіант, вам потрібно оцінити, наскільки добре він працює.

Вчені в усьому світі використовують технології машинного навчання для прогнозування спалахів епідемій. За допомогою штучного інтелекту автоматизовані трейдери акцій можуть здійснювати мільйони угод за один день. Системи використовують дані з ринків, щоб визначити, які угоди з найбільшою ймовірністю будуть прибутковими.

Великі компанії потребують чудових людей. Ось тут і з'являється наша допомога.

Баєсівські мережі, що моделюють послідовності змінних, таких як мовні сигнали або білкові послідовності, називаються динамічними баєсівськими мережами. Узагальнення байєсівських мереж, які можуть представляти та вирішувати задачі прийняття рішень в умовах невизначеності, називаються діаграмами впливу. Індуктивне логічне програмування (ILP) – це підхід до навчання правилам, що використовує логічне програмування як уніфіковане представлення для вхідних прикладів, фонових знань та гіпотез. Враховуючи кодування відомих фонових знань та набір прикладів, представлених у вигляді логічної бази даних фактів, система ILP виведе гіпотетичну логічну програму, яка включає всі позитивні та жодного негативного прикладу. Індуктивне програмування — це суміжна галузь, яка розглядає будь-які мови програмування для представлення гіпотез (і не лише логічне програмування), такі як функціональні програми.

• Через їхню складність користувачам важко визначити, як ці алгоритми приймають рішення, і, отже, важко правильно інтерпретувати результати.
• Алгоритм навчання без учителя має на меті групувати несортований набір даних на основі подібностей, відмінностей та закономірностей вхідних даних.
• Вхідними даними є зображення рукописних цифр, а вихідними — мітка класу, яка ідентифікує цифри в діапазоні від 0 до 9 у різні класи.
• Методи опорних векторів (SVM), також відомі як мережі опорних векторів, — це набір пов'язаних методів навчання з учителем, що використовуються для класифікації та регресії.

У багатьох випадках ви можете використовувати такі слова, як «продати» та «впав», і Сірі може помітити різницю завдяки своєму машинному навчанню розпізнавання мовлення. Розпізнавання мовлення також відіграє певну роль у розробці моделей обробки природної мови (NLP), які допомагають комп'ютерам взаємодіяти з людьми. Машинне навчання відіграє центральну роль у розвитку штучного інтелекту (ШІ), глибокого навчання та нейронних мереж, усі з яких пов'язані з можливостями машинного навчання розпізнавання образів. Машинне навчання також виконує ручні завдання, які ми не можемо виконати у великих масштабах, наприклад, обробку величезних обсягів даних, що генеруються сьогодні цифровими пристроями. Здатність машинного навчання витягувати закономірності та висновки з величезних наборів даних стала конкурентною перевагою в різних галузях, від фінансів та роздрібної торгівлі до охорони здоров'я та наукових відкриттів. Багато провідних сучасних компаній, включаючи Facebook, Google та Uber, роблять машинне навчання центральною частиною своєї діяльності.

Прогнозування часових рядів

Прорив відбувається з ідеєю про те, що машина може окремо навчатися на основі даних (тобто прикладу) для отримання точних результатів. Машина отримує дані на вхід і використовує алгоритм для формулювання відповідей. Він вже широко використовується підприємствами в усіх секторах для просування інновацій та підвищення ефективності процесів. У 2021 році 41% компаній прискорили впровадження штучного інтелекту внаслідок пандемії. Ці новачки приєднуються до групи компаній 31%, які вже використовують штучний інтелект у виробництві або активно тестують технології штучного інтелекту. Хоча громадське сприйняття штучного інтелекту здебільшого зосереджене на втраті робочих місць, це занепокоєння, ймовірно, слід переосмислити.

Агент має право отримувати зворотний зв'язок через покарання та винагороди, тим самим впливаючи на загальний ігровий рахунок. Залежно від його точності, алгоритм машинного навчання або розгортається, або навчається багаторазово з доповненим набором навчальних даних, доки не буде досягнуто бажаної точності. Очищення даних, виявлення викидів, імпутація та доповнення мають вирішальне значення для покращення якості даних. Генерація синтетичних даних може ефективно доповнити навчальні набори даних та зменшити упередженість за умови правильного використання. Перенавчання відбувається, коли модель фіксує шум з навчальних даних, а не основні зв'язки, і це призводить до її поганої роботи з новими даними.

Він ґрунтується на уявленні про те, що комп'ютери можуть навчатися на основі даних, виявляти закономірності та приймати рішення з мінімальною допомогою з боку людини. Навчання ознак мотивоване тим фактом, що завдання машинного навчання, такі як класифікація, часто вимагають вхідних даних, які зручні з математичного та обчислювального боку для обробки. Однак, реальні дані, такі як зображення, відео та сенсорні дані, не дали спроб алгоритмічно визначити конкретні ознаки. Альтернативою є виявлення таких ознак або представлень шляхом дослідження, без використання явних алгоритмів. Хоча не все машинне навчання базується на статистиці, обчислювальна статистика є важливим джерелом методів цієї галузі. Оскільки глибоке навчання та машинне навчання, як правило, використовуються як взаємозамінні, варто звернути увагу на нюанси між ними.

На противагу цьому, алгоритми машинного навчання без учителя використовуються, коли інформація, яка використовується для навчання, не класифікована та не позначена. Кероване навчання – це тип машинного навчання, в якому алгоритм навчається на позначеному наборі даних. У навчанні з учителем алгоритм отримує вхідні ознаки та відповідні вихідні мітки, і він навчається узагальнювати ці дані, щоб робити прогнози на основі нових, небачених даних. Машинне навчання на основі правил – це загальний термін для будь-якого методу машинного навчання, який https://chat.openai.com/ визначає, вивчає або розвиває «правила» для зберігання, маніпулювання або застосування знань. Визначальною характеристикою алгоритму машинного навчання на основі правил є ідентифікація та використання набору реляційних правил, які в сукупності представляють знання, отримані системою. Обчислювальний аналіз алгоритмів машинного навчання та їхньої продуктивності є розділом теоретичної інформатики, відомим як теорія обчислювального навчання, що базується на моделі ймовірно приблизно правильного навчання (PAC).

Машинне навчання (ML) — це розділ штучного інтелекту (ШІ) та інформатики, який зосереджується на використанні даних та алгоритмів, щоб ШІ міг імітувати спосіб навчання людей, поступово покращуючи свою точність. Важливість пояснення того, як працює модель — і її точність — може змінюватися залежно від того, як вона використовується, сказав Шульман. Хоча більшість коректно сформульованих задач можна вирішити за допомогою машинного навчання, за його словами, людям слід припускати, що моделі працюють лише з людською точністю приблизно 95%. Можливо, програміста та глядача влаштує, якщо алгоритм, який рекомендує фільми, буде точним на рівні 95%, але такого рівня точності буде недостатньо для безпілотного транспортного засобу або програми, розробленої для пошуку серйозних недоліків у техніці. Це визначення вірне, за словами Майкі Шульмана, викладача Массачусетського технологічного інституту Слоун та керівника відділу машинного навчання в Kensho, що спеціалізується на штучному інтелекті для фінансової спільноти та розвідувальних служб США.

Артур Семюел, піонер у галузі штучного інтелекту та комп'ютерних ігор, ввів термін «машинне навчання». Він визначив машинне навчання як «галузь дослідження, яка надає комп’ютерам можливість навчатися без явного програмування». Дуже простою мовою, машинне навчання (ML) можна пояснити як автоматизацію та вдосконалення процесу навчання комп'ютерів на основі їхнього досвіду без фактичного програмування, тобто без будь-якої допомоги людини. Процес починається зі здавання якісних даних, а потім навчання наших машин (комп'ютерів) шляхом побудови моделей машинного навчання з використанням даних та різних алгоритмів. Вибір алгоритмів залежить від типу даних, які ми маємо, та від того, яке завдання ми намагаємося автоматизувати.

Усі типи машинного навчання залежать від спільного набору термінології, включаючи машинне навчання в кібербезпеці. Машинне навчання, як обговорюється в цій статті, буде стосуватися наступних термінів. У сфері NLP вдосконалені алгоритми та інфраструктура призведуть до появи більш вільного розмовного штучного інтелекту, більш універсальних моделей машинного навчання, здатних адаптуватися до нових завдань, та індивідуальних мовних моделей, точно налаштованих відповідно до потреб бізнесу. Визначте, які дані необхідні для побудови моделі та чи вони придатні для використання в моделі. Питання повинні включати, скільки даних потрібно, як зібрані дані будуть розділені на тестові та навчальні набори, і чи можна використовувати попередньо навчену модель машинного навчання. За лаштунками програмне забезпечення просто використовує статистичний аналіз та прогнозну аналітику для виявлення закономірностей у даних користувача та використання цих закономірностей для заповнення стрічки новин.

Найпоширенішим застосуванням у нашій повсякденній діяльності є віртуальні особисті помічники, такі як Siri та Alexa. Хоча алгоритм або гіпотеза можуть добре відповідати навчальному набору, вони можуть зазнати невдачі при застосуванні до іншого набору даних поза навчальним набором. Тому важливо з'ясувати, чи підходить алгоритм для нових даних.

Алгоритми машинного навчання навчаються знаходити взаємозв'язки та закономірності в даних. Більшість методів зменшення розмірності можна розглядати або як усунення ознак, або як вилучення. Одним з популярних методів зменшення розмірності є аналіз головних компонент (PCA). PCA передбачає зміну простору вищих вимірів (наприклад, 3D) на менший простір (наприклад, 2D).

Модель використовує позначені дані, щоб навчитися робити прогнози, а потім використовує немарковані дані для економічно ефективного виявлення закономірностей та взаємозв'язків у даних. Машинний інтелект стосується здатності машин виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту, такі як сприйняття, міркування, навчання та прийняття рішень. Це передбачає розробку алгоритмів та систем, які можуть імітувати людський інтелект та поведінку.

Модель може використовувати опис, щоб визначити, чи є новий напій вином чи пивом. Ви можете представити значення параметрів «колір» та «відсоток алкоголю» як «x» та «y» відповідно. Ці значення, нанесені на графік, представляють гіпотезу у вигляді лінії, прямокутника або полінома, яка найкраще відповідає бажаним результатам. Машинне навчання — це галузь штучного інтелекту, яка дозволяє системам навчатися та вдосконалюватися на основі досвіду без явного програмування. В останні роки ця тема стає дедалі популярнішою завдяки численним практичним застосуванням у різних галузях промисловості. У цьому блозі ми дослідимо основи машинного навчання, заглибимося в більш складні теми та обговоримо, як воно використовується для вирішення реальних проблем. Незалежно від того, чи ви новачок, який хоче вивчити машинне навчання, чи досвідчений спеціаліст з обробки даних, який прагне бути в курсі останніх подій, ми сподіваємося, що ви знайдете тут щось цікаве.

Машинне навчання важливе, оскільки воно дозволяє комп'ютерам навчатися на основі даних та покращувати свою продуктивність при виконанні певних завдань без необхідності явного програмування. Ця здатність навчатися на основі даних та адаптуватися до нових ситуацій робить машинне навчання особливо корисним для завдань, що передбачають великі обсяги даних, складне прийняття рішень та динамічне середовище. Самонавчальне навчання – це тип машинного навчання, де алгоритм навчається розпізнавати закономірності в даних без явного навчання з використанням позначених прикладів. Мета самостійного навчання полягає у виявленні основної структури або розподілу в даних. Алгоритми машинного навчання формуються на навчальному наборі даних для створення моделі.

Машинне навчання з підкріпленням – це модель машинного навчання, подібна до навчання з учителем, але алгоритм не навчається на вибіркових даних. Послідовність успішних результатів буде підкріплена для розробки найкращої рекомендації або політики для вирішення певної проблеми. Мадрі вказав на ще один приклад, у якому алгоритм машинного навчання, що досліджує рентгенівські промені, здавалося, перевершив Чат PG лікарі. Але виявилося, що алгоритм співвідносив результати з машинами, які зробили зображення, а не обов'язково з самим зображенням. Туберкульоз частіше зустрічається в країнах, що розвиваються, де, як правило, використовується застаріле обладнання. Програма машинного навчання дізналася, що якщо рентгенівський знімок був зроблений на старій машині, то пацієнт мав більшу ймовірність хворіти на туберкульоз.

Здатність приймати рішення, залежні від ситуації, з урахуванням людських емоцій, уяви та соціальні навички, все ще не на горизонті. Крім того, оскільки машинне навчання займає центральне місце в деяких повсякденних видах діяльності, таких як водіння, люди постійно шукають способи обмежити кількість «свободи», наданої машинам. Наприклад, в автомобільній промисловості на складальних лініях є роботи, які використовують машинне навчання для правильного складання компонентів.

Навчання подібності — це галузь машинного навчання з учителем, тісно пов'язана з регресією та класифікацією, але метою є навчання на прикладах за допомогою функції подібності, яка вимірює, наскільки схожі або пов'язані два об'єкти. Він має застосування в ранжуванні, системах рекомендацій, відстеженні візуальної ідентифікації, верифікації обличчя та верифікації мовця. Зображений роботами світ нашого не такого вже й далекого майбутнього значною мірою залежить від нашої здатності успішно впроваджувати штучний інтелект (ШІ). Однак, перетворити машини на мислячі пристрої не так просто, як може здатися. Потужного штучного інтелекту можна досягти лише за допомогою машинного навчання (ML), яке допоможе машинам розуміти так само, як люди. «[ML] використовує різні алгоритми для аналізу даних, розпізнавання закономірностей та генерації необхідних результатів», — каже Барітуго з Pace Harmon, додаючи, що машинне навчання — це здатність, яка рухає прогнозну аналітику та прогнозне моделювання.

Таким чином, багато галузей застосовують рішення машинного навчання (ML) для вирішення своїх бізнес-проблем або для створення нових та кращих продуктів і послуг. Охорона здоров'я, оборона, фінансові послуги, маркетинг та служби безпеки, серед інших, використовують машинне навчання. Багато людей стурбовані тим, що машинне навчання може настільки добре виконувати роботу, яку повинні виконувати люди, що машини зрештою витіснить людей у кількох сферах праці. У певному сенсі це вже сталося, хоча ефект був відносно обмеженим. За допомогою машинного зору комп'ютер може, наприклад, побачити маленького хлопчика, який переходить вулицю, ідентифікувати ту людину та змусити автомобіль зупинитися.

Оскільки не існує суттєвого законодавства для регулювання практики штучного інтелекту, немає реального механізму забезпечення дотримання етичного ШІ. Поточні стимули для компаній бути етичними – це негативні наслідки неетичної системи штучного інтелекту для кінцевого результату. Щоб заповнити цю прогалину, етичні рамки виникли як частина співпраці між етиками та дослідниками для регулювання побудови та розповсюдження моделей штучного інтелекту в суспільстві.

Недостатнє налаштування виникає, коли модель не може охопити достатньо деталей про відповідні явища, щоб її прогнози або висновки були корисними — коли в шумі не залишається сигналу. Машинне навчання досягло значного прогресу за останні роки, революціонізувавши багато галузей та дозволивши комп'ютерам виконувати завдання, які колись були виключно прерогативою людей. Однак, залишається ще багато проблем, які необхідно вирішити, щоб повною мірою реалізувати потенціал машинного навчання. Окрім оптимізації виробничих процесів, машинне навчання може покращити контроль якості. Технологію машинного навчання (ML) можна застосовувати в інших важливих галузях виробництва, включаючи виявлення дефектів, прогнозне обслуговування та оптимізацію процесів.

У деяких випадках машинне навчання може отримати розуміння або автоматичне прийняття рішень там, де люди не змогли б цього зробити, сказав Мадрі. «Можливо, мати алгоритм для цього не тільки ефективніше та дешевше, але іноді люди буквально не здатні цього зробити», – сказав він. Мета штучного інтелекту — створити комп’ютерні моделі, які демонструють «інтелектуальну поведінку», подібну до людської, за словами Бориса Каца, провідного наукового співробітника та керівника групи InfoLab у CSAIL. Це означає машини, які можуть розпізнавати візуальну сцену, розуміти текст, написаний природною мовою, або виконувати дію у фізичному світі.

Проєкти машинного навчання зазвичай керуються фахівцями з обробки даних, які отримують високі зарплати. Якщо учасник часто перестає гортати, щоб прочитати або вподобати публікації певного друга, стрічка новин почне показувати більше активності цього друга раніше. Машина просте визначення машинного навчання Концепція навчання полягає в тому, щоб змусити комп'ютери навчатися на основі досвіду – минулих даних. Одна з головних відмінностей між людьми та комп'ютерами полягає в тому, що люди навчаються на минулому досвіді, принаймні намагаються, але комп'ютерам чи машинам потрібно вказувати, що робити.

Існує кілька різних типів машинного навчання, включаючи навчання з учителем, без учителя, напівнавчене навчання та навчання з підкріпленням. Ви можете знайти додаткову інформацію про обслуговування клієнтів зі штучним інтелектом і штучний інтелект та НЛП. Коли алгоритм аналізує набір даних і знаходить закономірності, система «навчається», а отриманий результат є моделлю машинного навчання. Ця частина процесу відома як операціоналізація моделі і зазвичай виконується спільно інженерами з обробки даних та машинного навчання. Постійно вимірювайте продуктивність моделі, розробляйте орієнтир, за яким можна буде оцінювати майбутні ітерації моделі, та проводите ітерації для покращення загальної продуктивності.

У самонавчанні алгоритми кластеризують та аналізують набори даних без міток. Потім вони використовують цю кластеризацію для виявлення закономірностей у даних без будь-якої допомоги людини. Алгоритми, навчені на наборах даних, що виключають певні групи населення або містять помилки, можуть призвести до неточних моделей світу, які в кращому випадку дають збій, а в гіршому – є дискримінаційними. Коли підприємство базує основні бізнес-процеси на упереджених моделях, воно може зазнати шкоди з боку регуляторних органів та репутації. Алгоритм машинного навчання з підкріпленням – це метод навчання, який взаємодіє зі своїм середовищем, створюючи дії та виявляючи помилки або винагороди. Метод спроб і помилок і відкладена винагорода є найважливішими характеристиками навчання з підкріпленням.

Машинне навчання може аналізувати зображення для отримання різної інформації, наприклад, навчитися ідентифікувати людей та розрізняти їх, хоча алгоритми розпізнавання облич є суперечливими. Шульман зазначив, що хедж-фонди відомі тим, що використовують машинне навчання для аналізу кількості автомобілів на парковках, що допомагає їм вивчати, як працюють компанії, та робити вигідні ставки. У штучній нейронній мережі клітини, або вузли, з'єднані між собою, причому кожна клітина обробляє вхідні дані та створює вихідні дані, які надсилаються іншим нейронам. Позначені дані переміщуються через вузли або комірки, причому кожна комірка виконує різну функцію.

Самі результати можуть бути важкими для розуміння, особливо ті, що отримані за допомогою складних алгоритмів, таких як нейронні мережі глибокого навчання, створені за зразком людського мозку. Напівнавчання з учителем – це фундаментальна концепція машинного навчання та штучного інтелекту, яка поєднує методи навчання з учителем та без учителя. У напівавторизованому навчанні модель навчається з використанням маркованих та немаркованих даних. Модель використовує позначені дані, щоб навчитися робити прогнози, а потім використовує немарковані дані для виявлення закономірностей та зв'язків у даних. Системи, що використовують цей метод, здатні значно покращити точність навчання.

Зі зростанням повсюдності машинного навчання кожен у бізнесі, ймовірно, зіткнеться з ним і потребуватиме певних практичних знань у цій галузі. Опитування Deloitte, проведене у 2020 році, показало, що 671 тис. компаній використовують машинне навчання, а 971 тис. використовують або планують використовувати його наступного року. Сьогодні глибоке навчання знаходить своє коріння в таких додатках, як розпізнавання зображень, автономний рух автомобілів, голосова взаємодія та багато інших. Більше того, такі ігри, як AlphaGo від DeepMind, досліджують глибоке навчання, щоб у них можна було грати на експертному рівні з мінімальними зусиллями.

SEO1

Дивіться повну біографію