Învățarea în mașină
Ce este Învățarea în mașină:
Învățarea în mașină este o arie de informatică care înseamnă "învățarea în mașină".
Face parte din conceptul de inteligență artificială, care studiază modalitățile prin care mașinile să poată face sarcini care ar fi realizate de oameni.
Este o programare utilizată în computere, formată din reguli definite anterior, care permit computerelor să ia decizii pe baza datelor anterioare și a datelor utilizate de utilizator.
Conform programelor făcute, computerul are capacitatea de a lua decizii care pot rezolva problemele sau pot impulsiona publicațiile de pe internet, de exemplu.
Cum funcționează învățarea mașinilor?
Baza operației sunt algoritmii, care sunt secvențe definite și compuse din informații și instrucțiuni care vor fi urmate de calculator.
Aceste secvențe permit calculatoarelor să ia o decizie în funcție de situație și de informațiile care au fost introduse în ea.
Acesta este algoritmul care transmite informații despre modul în care ar trebui să fie efectuate anumite proceduri și operațiuni sau cum trebuie să se realizeze o acțiune.
Există mai multe tipuri de limbi de programare și de aplicație pentru utilizarea algoritmilor. Ele variază în funcție de nevoile care vor fi îndeplinite sau cu scopul de a crea algoritmul.
Tipuri de învățare în mașină
Există două tipuri principale de învățare în mașină: învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată.
Învățare supravegheată
În învățarea supravegheată există un set anterior de date introdus în mașină, iar sugestiile care vor fi oferite utilizatorului ar trebui să fie similare cu datele înregistrate.
Practic, informațiile sunt folosite pentru a prezice un rezultat așteptat de utilizator sau pentru a face clasificarea elementelor folosite.
Exemplu: o fotografie este plasată în browserul de internet, care caută să găsească informații despre originea imaginii sau alte imagini similare.
Educația neaservată
În învățământul nesupravegheat, nu există un rezultat specific așteptat, adică nu este posibil să se prezică rezultatele interrelaționării.
În acest tip de învățare datele sunt grupate, iar rezultatele se schimbă în funcție de variabile.
Exemplu: într-un motor de căutare al unei biblioteci este posibil să se obțină rezultate variate. Schimbarea rezultatelor depinde de tipul de căutare și de variabilele utilizate, cum ar fi numele cărții, numele autorului sau data publicării.
Vezi de asemenea semnificația Artificial Intelligence.
Pentru ce este de învățat mașină?
Învățarea în mașină poate fi utilizată pentru multe funcții. Unul dintre cele mai utilizate astăzi este în mass-media sociale, căutare pe internet și marketing digital.
De exemplu, algoritmii de învățare automată sunt utilizați pentru a face sugestii unui utilizator de internet. Ele sunt folosite în site-uri virtuale de comerț, rețele sociale, jocuri, platforme de stocare video și aplicații de redare a muzicii.
În acest caz, algoritmul folosește datele din secvențele sale și datele din istoria navigației pe internet pentru a face sugestii noi pentru utilizator. Preferințele utilizatorilor în timpul navigării și partajării datelor sunt utilizate pentru a sugera programe sau servicii similare.
Acestea sunt utilizări mai uzuale, dar cunoștințele de învățare în mașină pot fi, de asemenea, aplicate în multe alte situații, cum ar fi:
- cercetarea pe internet,
- colectarea și analiza datelor,
- urmărirea mesajelor spam,
- organizarea și clasificarea informațiilor,
- căutarea fraudei pe internet.
Diferența dintre învățarea mașinilor și învățarea profundă
Atât învățarea mașinilor, cât și învățarea profundă reprezintă modalități de utilizare a inteligenței artificiale. Dar există o diferență între ele deoarece învățarea profundă (adică învățarea profundă) are caracteristici mai asemănătoare cu capacitatea de învățare a ființei umane.
Învățarea profundă utilizează, de asemenea, prezicerea rezultatelor din datele stabilite. Diferența este că se întâmplă cu mai multă precizie, mai mult ca ceea ce se întâmplă în creierul unei persoane, deoarece calculatorul poate adapta mai ușor informațiile în mod flexibil.
Acest lucru se datorează faptului că, în învățarea profundă, este creată o rețea neurală artificială, care funcționează ca rețeaua de neuroni în creierul uman.
Este această rețea care face ca funcționarea mașinii să aibă multe asemănări cu funcționarea creierului și este capabilă să învețe și să interpreteze informații.
Vezi și semnificația Software și Bitcoin.
