Masinõpe on tulevik

Mis on masinõpe? Lihtsamalt öeldes on see tehisintellekti teaduse üks peamisi alajaotisi, mis sisaldab kombinatsiooni sellistest teadustest nagu matemaatiline ja diskreetne analüüs, matemaatiline statistika ja kus ilma optimeerimiseta, sest masinate tööd on vaja kuidagi optimeerida. On olemas selliseid õppimise tüüpe: näiteks ekspertteadmiste ülekandmine masinasse. Vaatleme neid üksikasjalikumalt.

Eeskuju järgi õppimine

Intelligentsele masinale antakse andmebaas positiivsetest ja negatiivsetest näidetest, mis on seotud mingi tundmatu seaduspärasusega, seejärel luuakse reeglid, mille järgi masin jaotatakse “halvaks" ja “heaks”.

Oletame, et eraldamine on möödas, aga kuidas kontrollida õigsust? Selle jaoks on näidete eksamivalim. Teave sisestatakse funktsioonide kirjelduste komplektina, kuid mõne objekti väärtused ei pruugi alati olla täielikult täidetud. Sel juhul töötatakse välja algoritm, mis arvutab objekti väärtuse vastavalt muudele tunnustele. Tekib küsimus: "Mis siis, kui väärtus jäi vahele?" Seejärel täidetakse need ennustavate funktsioonidega. Still märke saab taastada, näiteks kui märk näitab kogust, kasutatakse regressiooni taastamise meetodit ja kui see on kvalitatiivne, siis klassifitseerimise meetodit.

Deduktiivne õpe

See näeb ette ekspertteadmiste vormistamise koos teadmistebaasi ülekandmisega valimisvaatlusmissioonile. Reeglina peetakse seda meetodit ekspertsüsteemi pärusmaaks, kuid mis on ekspertsüsteem? ES on omamoodi arvutisüsteem, mis võib mõne probleemse ülesande lahendamisel spetsialisti osaliselt asendada.

Masinõpe. Võimalused

Kuna masinõpe on mitme teaduse kombinatsioon, siis õppemeetodeid kombineeritakse, kuid aluseks on siiski närvivõrkude teadus. Selliseid meetodeid on: Õppimine õpetaja abiga – antakse paar “olukord, lahendusmeetod”. Sisaldab:

Õppimine ilma õpetaja abita – seatakse ainult "olukord" ja süsteem ise peab objektid rühmitama klastritesse, kasutades teavet objektide paarissarnasuste kohta. Sisaldab:

Spetsiaalne õpetamismeetod – antakse paar "olukord, otsus". Kaasatud on ainult geneetiline algoritm. Samuti on olemas sellised õppemeetodid nagu aktiivne, multitegumtöö, paljude võimalustega õppimine jne. See kõik on loodud võimalikult paindlikuks.

Ülesanded, mis tuleb lahendada

Masinõpe võib lahendada probleeme, mis on seotud:

• Klassifikatsioon. Tänu funktsiooni-otsuse paarile klassifitseerib süsteem andmed;
• rühmitamine;
• regressioon;
• ühe klassi klassifikatsioon. Määratleb mõned objektide sarnasused ja liigitab need klassidesse.

Sisestatud andmed Masinõpe kasutab järgmist tüüpi andmeid.

• Objekti omaduste kirjeldus;
• signaal või aegrida;
• Hulk digitaalseid pilte.

Kus masinõpet kasutatakse?

Tänu oma efektiivsusele saab seda kasutada erinevates valdkondades, kuid kõige sagedamini on masinõpe efektiivne meditsiinis, kauplemises, kuna need on kaks kõige dünaamilisemat valdkonda, kus tuleb pidevalt töötada uute andmemahtudega, õppida koostama andmebaasi reaalajas ja tavainimene ei suuda kõike jälgida.

Masinõpe meditsiinis

Miks meditsiin? Jah, sest põhjalikumaks diagnoosimiseks ja õige ravikuuri koostamiseks on vaja arvestada paljude erinevate teguritega, näiteks teatud hormoonide, suhkru, leukotsüütide, erütrotsüütide, hemoglobiini tasemega ja sõltuvalt langusest. või suurendada, ennustada haigust, määrata patoloogilised muutused pungas. Seetõttu töötati aastaid tagasi spetsiaalselt meditsiinilistel eesmärkidel välja antud olukorras toimingute algoritm, mis võimaldab kriitilistes olukordades õigesti tegutseda.

Masinõpe meditsiinis võib ära hoida paljusid surmajuhtumeid. Kuidas see töötab? Masin, millega patsient uurib, uurib kliinilist olukorda, jätab selle tunnused meelde ja töötab välja lahenduse. Väärib märkimist, et masinõpe meditsiinis võimaldab uurida tekkinud haigust ning saadud teadmistele tuginedes töötada välja tõhusad ravimeetodid. Haigussümptomid kantakse andmebaasi, siis ägenemise korral võetakse haiguse andmed välja ja töödeldakse.

Masinõpe kauplemisel

Kauplemine on üks kõige arenenumaid tulusektoreid, millel on palju nüansse. Kauplejad kasutavad masinõpet aktiivselt oma süsteemide tõhusaks koolitamiseks. Kuidas masinõpe kauplemisel toimib? Näiteks kauplemiseks on teatud platvorm, ütleme Steam. Süsteem uurib hindu, languse määrasid ja kuvab prognoosi – kas hind langeb või tõuseb ning hindab ka riskitegureid ja kuvab juba kõige efektiivsema hinna.

Samuti valuutaturul – uuritakse üksikasjalikult tingimusi, mille jooksul valuuta langes, valuuta kasv suurenes ja kuvatakse ka prognoos. Seejärel jätab süsteem tulemused meelde ja määrab nende põhjal tulevase hinna.

Masinõpe on kindel samm mitte liiga kaugesse tulevikku. Masinõppesüsteemid, viisid nende tõhususe suurendamiseks mõnikord. Näiteks majandusteaduses uurib süsteem algoritmide järgi erinevaid majanduslikke iseärasusi turul ja ennustab tulevikku. Jah, ja vead on inimesega võrreldes minimaalsed.