Koneoppiminen on tulevaisuutta

Mitä on koneoppiminen? Yksinkertaisesti sanottuna tämä on yksi tekoälytieteen pääalalohkoista, joka sisältää yhdistelmän sellaisia ​​tieteitä kuin matemaattinen ja diskreetti analyysi, matemaattiset tilastot ja missä ilman optimointia, koska koneiden toiminta on jotenkin optimoitava. Tällaisia ​​​​oppimista on olemassa: esimerkiksi siirtämällä asiantuntijatietoa koneeseen. Tarkastellaanpa niitä tarkemmin.

Esimerkillä oppiminen

Älykkäälle koneelle annetaan tietokanta positiivisista ja negatiivisista esimerkeistä, jotka on sidottu johonkin tuntemattomaan säännönmukaisuuteen, minkä jälkeen luodaan säännöt, joiden mukaan kone jaetaan "pahaan" ja "hyvään".

Oletetaan, että erottelu on ohi, mutta kuinka tarkistaa oikeellisuus? Tätä varten on olemassa esimerkkinäyte. Tiedot syötetään ominaisuuskuvausten muodossa, mutta joidenkin objektien arvot eivät välttämättä aina täyty kokonaan. Tällöin kehitetään algoritmi, joka laskee kohteen arvon muiden ominaisuuksien mukaan. Herää kysymys: "Entä jos arvo jäi huomaamatta?" Sitten ne ovat täynnä ennakoivia toimintoja. Still-merkit voidaan palauttaa, esimerkiksi jos etumerkki ilmaisee määrää, käytetään regressiopalautusmenetelmää ja jos se on kvalitatiivista, käytetään luokitusmenetelmää.

Deduktiivinen oppiminen

Siinä säädetään asiantuntijatiedon virallistamisesta, jolloin tietopohjana on siirto vaalitarkkailuvaltuuskunnalle. Pääsääntöisesti tätä menetelmää pidetään asiantuntijajärjestelmän toimialueena, mutta mikä on asiantuntijajärjestelmä? ES on eräänlainen tietokonejärjestelmä, joka voi osittain korvata asiantuntijan ratkaisemaan ongelmallisia tehtäviä.

Koneoppiminen. tapoja

Koska koneoppiminen on useiden tieteiden yhdistelmä, oppimismenetelmiä yhdistetään, mutta pohjana on silti neuroverkkotiede. On olemassa sellaisia ​​​​menetelmiä: Oppiminen opettajan avulla – annetaan pari "tilanne, ratkaisumenetelmä". Sisältää:

Oppiminen ilman opettajan apua – vain "tilanne" asetetaan, ja järjestelmän on itse ryhmiteltävä objektit klustereihin käyttämällä tietoa objektien pareittain yhtäläisyyksistä. Sisältää:

Erityinen opetusmenetelmä – annetaan pari "tilanne, päätös". Mukana on vain geneettinen algoritmi. On myös sellaisia ​​oppimismenetelmiä, kuten aktiivinen, moniajo, monien vaihtoehtojen oppiminen ja niin edelleen. Se kaikki on suunniteltu mahdollisimman joustavaksi.

Tehtävät ratkaistavaksi

Koneoppiminen voi ratkaista ongelmia, jotka liittyvät:

• Luokitus. Ominaisuus-päätös-parin ansiosta järjestelmä luokittelee tiedot;
• klusterointi;
• regressio;
• yhden luokan luokitus. Määrittää joitain objektien yhtäläisyyksiä ja luokittelee ne luokiksi.

Injektoitu data Koneoppiminen käyttää seuraavan tyyppistä dataa:

• Esineen ominaisuuksien kuvaus;
• Signaali tai aikasarja;
• Joukko digitaalisia kuvia.

Missä koneoppimista käytetään?

Tehokkuutensa ansiosta sitä voidaan käyttää useilla aloilla, mutta useimmiten koneoppiminen on tehokasta lääketieteessä, kaupankäynnissä, koska nämä ovat kaksi dynaamisinta aluetta, joilla on jatkuvasti työskenneltävä uusien tietomäärien kanssa, opittava kokoamaan tietokanta reaaliajassa, eikä tavallinen ihminen pysty seuraamaan kaikkea.

Koneoppiminen lääketieteessä

Miksi lääketiede? Kyllä, koska perusteellisempaa diagnoosia ja oikean hoidon laatimista varten on otettava huomioon monet erilaiset tekijät, esimerkiksi tiettyjen hormonien, sokerin, leukosyyttien, punasolujen, hemoglobiinin taso ja laskusta riippuen. tai lisätä, ennustaa sairautta, määrittää patologiset muutokset silmussa. Siksi monia vuosia sitten, erityisesti lääketieteellisiin tarkoituksiin, tietyssä tilanteessa kehitettiin toiminta-algoritmi, jonka avulla voit toimia oikein kriittisissä tilanteissa.

Koneoppiminen lääketieteessä voi estää monia kuolemantapauksia. Kuinka se toimii? Kone, jolla se tutkii potilasta, tutkii kliinistä tilannetta, muistaa sen merkit ja kehittää ratkaisun. On huomionarvoista, että lääketieteen koneoppiminen mahdollistaa syntyneen sairauden tutkimisen ja saadun tiedon perusteella tehokkaiden hoitomenetelmien kehittämisen. Sairauksien oireet syötetään tietokantaan, ja jos uusiutuminen tapahtuu, tiedot sairaudesta poimitaan ja käsitellään.

Koneoppiminen kaupankäynnissä

Kaupankäynti on yksi kehittyvistä ansion aloista, jolla on monia vivahteita. Kauppiaat käyttävät aktiivisesti koneoppimista kouluttaakseen tehokkaasti järjestelmiään. Miten koneoppiminen toimii kaupankäynnissä? Esimerkiksi kaupankäynnille on olemassa tietty alusta, esimerkiksi Steam. Järjestelmä tutkii hintoja, laskuprosentteja ja näyttää ennusteen – laskeeko vai nouseeko hinta, sekä arvioi riskitekijät ja näyttää jo tehokkaimman hinnan.

Myös valuuttamarkkinoilla – tarkastellaan yksityiskohtaisesti ehtoja, joiden aikana valuutta laski, valuutan kasvu lisääntyi ja ennuste näkyy myös. Sitten järjestelmä muistaa tulokset ja asettaa niiden perusteella tulevan hinnan.

Koneoppiminen on varma askel kohti ei liian kaukaista tulevaisuutta. Koneoppimisjärjestelmät, tapoja lisätä niiden tehokkuutta toisinaan. Esimerkiksi taloustieteessä järjestelmä tutkii markkinoiden erilaisia ​​taloudellisia piirteitä algoritmien mukaan ja ennustaa tulevaisuutta. Kyllä, ja virheet ovat minimaaliset verrattuna henkilöön.