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L’apprentissage automatique est l’avenir

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Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? En termes simples, il s’agit de l’une des principales sous-sections de la science de l’intelligence artificielle, qui comprend une combinaison de sciences telles que l’analyse mathématique et discrète, les statistiques mathématiques, et où sans optimisation, car le fonctionnement des machines doit être optimisé d’une manière ou d’une autre. Il existe de tels types d’apprentissage: par exemple, le transfert de connaissances expertes à la machine. Arrêtons-nous sur eux plus en détail.

Apprendre par l’exemple

Une machine intelligente reçoit une base de données d’exemples positifs et négatifs qui sont liés à une régularité inconnue, puis des règles sont créées selon lesquelles la machine est divisée en "mauvais" et "bon".

Disons que la séparation est passée, mais comment vérifier l’exactitude? Pour cela, il existe un échantillon d’examen d’exemples. Les informations sont saisies sous la forme d’un ensemble de descriptions de caractéristiques, mais les valeurs de certains objets peuvent ne pas toujours être complètement renseignées. Dans ce cas, un algorithme est développé qui calcule la valeur de l’objet, selon d’autres caractéristiques. L'apprentissage automatique est l'avenirLa question se pose : "Et si la valeur était manquée ?" Ensuite, ils sont remplis de fonctions prédictives. Les signes peuvent toujours être restaurés, par exemple, si le signe indique la quantité, la méthode de récupération de régression est utilisée, et s’il est qualitatif, la méthode de classification est utilisée.

Apprentissage déductif

Il prévoit la formalisation des savoirs experts, avec le transfert à la MOE en tant que base de connaissances. En règle générale, cette méthode est considérée comme le domaine d’un système expert, mais qu’est-ce qu’un système expert? ES est une sorte de système informatique qui peut remplacer partiellement un spécialiste pour résoudre une tâche problématique.L'apprentissage automatique est l'avenir

Apprentissage automatique. Façons

L’apprentissage automatique étant une combinaison de plusieurs sciences, les méthodes d’apprentissage seront combinées, mais la base reste la science des réseaux de neurones. Il existe de telles méthodes: Apprendre avec l’aide d’un enseignant – une paire de «situation, méthode de solution» est donnée. Comprend :

Apprendre sans l’aide d’un enseignant – seule la «situation» est définie et le système lui-même doit regrouper les objets en grappes, en utilisant des informations sur les similitudes d’objets par paires. Comprend :

Une méthode d’enseignement spéciale – une paire de "situation, décision" est donnée. Seul l’algorithme génétique est inclus. Il existe également des méthodes d’apprentissage telles que l’apprentissage actif, le multitâche, l’apprentissage avec de nombreuses options, etc. Tout est conçu pour être aussi flexible que possible.

Tâches à résoudre

L’apprentissage automatique peut résoudre des problèmes liés à :

  • Classification. Grâce au couple caractéristique-décision, le système classe les données ;
  • regroupement;
  • régression;
  • classement en classe unique. Définit certaines similitudes d’objets et les classe en classes.

Données injectées Le machine learning utilise les types de données suivants :

  • Description des caractéristiques de l’objet ;
  • Signal ou séries temporelles ;
  • Un certain nombre d’images numériques.

Où l’apprentissage automatique est-il utilisé ?

En raison de son efficacité, il peut être utilisé dans divers domaines, mais le plus souvent, l’apprentissage automatique est efficace dans la médecine, le commerce, car ce sont les deux domaines les plus dynamiques où vous devez constamment travailler avec de nouveaux volumes de données, apprendre à compiler un base de données en temps réel, et une personne ordinaire incapable de tout suivre.L'apprentissage automatique est l'avenir

Apprentissage automatique en médecine

Pourquoi la médecine? Oui, car pour un diagnostic plus approfondi et l’élaboration d’un traitement correct, il est nécessaire de prendre en compte de nombreux facteurs différents, par exemple le niveau de certaines hormones, le sucre, les leucocytes, les érythrocytes, l’hémoglobine, et en fonction de la diminution ou augmenter, prédire la maladie, déterminer les changements pathologiques dans le bourgeon. Par conséquent, il y a de nombreuses années, spécifiquement à des fins médicales, un algorithme d’actions a été développé dans une situation donnée, ce qui vous permet d’agir correctement dans des situations critiques.

L’apprentissage automatique en médecine peut prévenir de nombreux décès. Comment ça fonctionne? La machine avec laquelle il examine le patient, étudie la situation clinique, se souvient de ses signes et élabore une solution. Il convient de noter que l’apprentissage automatique en médecine permet d’étudier la maladie apparue et, sur la base des connaissances acquises, de développer des méthodes de traitement efficaces. Les symptômes des maladies sont saisis dans la base de données, puis en cas de rechute, les données sur la maladie sont extraites et traitées.L'apprentissage automatique est l'avenir

Apprentissage automatique dans le commerce

Le trading est l’un des secteurs de revenus les plus en développement avec de nombreuses nuances. L’apprentissage automatique est activement utilisé par les commerçants pour former efficacement leurs systèmes. Comment fonctionne le machine learning dans le trading? Par exemple, il existe une certaine plateforme de trading, disons Steam. Le système étudie les prix, les taux de déclin et affiche une prévision – si le prix va baisser ou augmenter, et évalue également les facteurs de risque et affiche déjà le prix le plus efficace.

Également sur le marché des changes – les termes sont étudiés en détail au cours desquels la devise a chuté, la croissance de la devise a augmenté et les prévisions sont également affichées. Le système se souvient alors des résultats et fixe un prix futur en fonction de ceux-ci.

L’apprentissage automatique est une étape sûre vers un avenir pas trop lointain. Les systèmes d’apprentissage automatique, des moyens d’augmenter leur efficacité à certains moments. Par exemple, en économie, le système étudie diverses caractéristiques économiques du marché, selon des algorithmes, et prédit l’avenir. Oui, et les erreurs sont minimes, par rapport à une personne.

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