El aprendizaje automático es el futuro

¿Qué es el aprendizaje automático? En términos simples, esta es una de las principales subsecciones de la ciencia de la inteligencia artificial, que incluye una combinación de ciencias como el análisis matemático y discreto, la estadística matemática y donde no hay optimización, porque la operación de las máquinas necesita optimizarse de alguna manera. Hay tales tipos de aprendizaje: por ejemplo, transfiriendo conocimiento experto a la máquina. Detengámonos en ellos con más detalle.

Aprendiendo con el ejemplo

A una máquina inteligente se le da una base de datos de ejemplos positivos y negativos que están vinculados a alguna regularidad desconocida, luego se crean reglas según las cuales la máquina se divide en "mala" y "buena".

Digamos que la separación ha pasado, pero ¿cómo verificar la corrección? Para esto hay una muestra de examen de ejemplos. La información se ingresa en forma de un conjunto de descripciones de características, pero es posible que los valores de algunos objetos no siempre se completen por completo. En este caso, se desarrolla un algoritmo que calcula el valor del objeto, según otras características. Surge la pregunta: "¿Qué sucede si se perdió el valor?" Luego se llenan de funciones predictivas. Aún se pueden restaurar signos, por ejemplo, si el signo indica cantidad, se utiliza el método de recuperación de regresión, y si es cualitativo, se utiliza el método de clasificación.

Aprendizaje deductivo

Prevé la formalización del conocimiento experto, con la transferencia a la EOM como base de conocimiento. Por regla general, este método se considera el dominio de un sistema experto, pero ¿qué es un sistema experto? ES es un tipo de sistema informático que puede reemplazar parcialmente a un especialista para resolver alguna tarea problemática.

Aprendizaje automático. Maneras

Dado que el aprendizaje automático es una combinación de varias ciencias, los métodos de aprendizaje se combinarán, pero la base sigue siendo la ciencia de las redes neuronales. Existen tales métodos: Aprendizaje con la ayuda de un maestro: se dan un par de "situación, método de solución". Incluye:

Aprender sin la ayuda de un maestro: solo se establece la "situación", y el sistema en sí debe agrupar objetos en grupos, utilizando información sobre similitudes de objetos por pares. Incluye:

Se da un método de enseñanza especial: se da un par de "situación, decisión". Solo se incluye el algoritmo genético. También existen métodos de aprendizaje como activo, multitarea, aprendizaje con muchas opciones, etc. Todo está diseñado para ser lo más flexible posible.

Tareas a resolver

El aprendizaje automático puede resolver problemas relacionados con:

• Clasificación. Gracias al par característica-decisión, el sistema clasifica los datos;
• agrupamiento;
• regresión;
• clasificación de clase única. Define algunas similitudes de objetos y los clasifica como clases.

Datos inyectados El aprendizaje automático utiliza los siguientes tipos de datos:

• Descripción de las características del objeto;
• Señal o serie temporal;
• Varias imágenes digitales.

¿Dónde se utiliza el aprendizaje automático?

Debido a su efectividad, se puede usar en varios campos, pero la mayoría de las veces el aprendizaje automático es efectivo en medicina, comercio, ya que estas son las dos áreas más dinámicas en las que necesita trabajar constantemente con nuevos volúmenes de datos, aprenda cómo compilar un base de datos en tiempo real, y una persona común incapaz de realizar un seguimiento de todo.

Aprendizaje automático en medicina

¿Por qué medicina? Sí, porque para un diagnóstico más completo y establecer el curso de tratamiento correcto, es necesario tener en cuenta muchos factores diferentes, por ejemplo, el nivel de ciertas hormonas, azúcar, leucocitos, eritrocitos, hemoglobina y dependiendo de la disminución o aumentar, predecir la enfermedad, determinar cambios patológicos en el brote. Por eso, hace muchos años, específicamente con fines médicos, se desarrolló un algoritmo de actuación ante una situación dada, que permite actuar correctamente en situaciones críticas.

El aprendizaje automático en medicina puede prevenir muchas muertes. ¿Cómo funciona? La máquina con la que examina al paciente, estudia la situación clínica, recuerda sus signos y desarrolla una solución. Vale la pena señalar que el aprendizaje automático en medicina permite estudiar la enfermedad que ha surgido y, en función del conocimiento adquirido, desarrollar métodos de tratamiento efectivos. Los síntomas de las enfermedades se ingresan en la base de datos, luego, si ocurre una recaída, los datos sobre la enfermedad se extraen y procesan.

Aprendizaje automático en el comercio

El comercio es uno de los sectores de ganancias más desarrollados con muchos matices. Los comerciantes utilizan activamente el aprendizaje automático para entrenar sus sistemas de manera efectiva. ¿Cómo funciona el aprendizaje automático en el comercio? Por ejemplo, existe una determinada plataforma para el comercio, digamos Steam. El sistema estudia los precios, las tasas de caída y muestra un pronóstico, ya sea que el precio baje o aumente, y también evalúa los factores de riesgo y ya muestra el precio más efectivo.

También en el mercado de divisas: se estudian en detalle los términos durante los cuales la moneda cayó, el crecimiento de la moneda aumentó y también se muestra el pronóstico. Luego, el sistema recuerda los resultados y establece un precio futuro basado en ellos.

El aprendizaje automático es un paso seguro hacia un futuro no muy lejano. Sistemas de aprendizaje automático, formas de aumentar su eficiencia en ocasiones. Por ejemplo, en economía, el sistema estudia diversas características económicas del mercado, según algoritmos, y predice el futuro. Sí, y los errores son mínimos, en comparación con una persona.