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Maschinelles Lernen ist die Zukunft

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Was ist maschinelles Lernen? Einfach ausgedrückt ist dies einer der Hauptunterbereiche der Wissenschaft der künstlichen Intelligenz, die eine Kombination von Wissenschaften wie mathematische und diskrete Analyse, mathematische Statistik und wo ohne Optimierung umfasst, weil der Betrieb von Maschinen irgendwie optimiert werden muss. Es gibt solche Arten des Lernens: zum Beispiel das Übertragen von Expertenwissen an die Maschine. Lassen Sie uns näher darauf eingehen.

Lernen am Beispiel

Eine intelligente Maschine erhält eine Datenbank mit positiven und negativen Beispielen, die an eine unbekannte Regelmäßigkeit gebunden sind, dann werden Regeln erstellt, nach denen die Maschine in „schlecht” und „gut” unterteilt wird.

Nehmen wir an, die Trennung ist bestanden, aber wie kann man die Richtigkeit überprüfen? Dazu gibt es ein Prüfungsmuster von Beispielen. Informationen werden in Form einer Reihe von Funktionsbeschreibungen eingegeben, aber die Werte einiger Objekte sind möglicherweise nicht immer vollständig ausgefüllt. In diesem Fall wird ein Algorithmus entwickelt, der den Wert des Objekts nach anderen Merkmalen berechnet. Maschinelles Lernen ist die ZukunftEs stellt sich die Frage: „Was ist, wenn der Wert verfehlt wurde?” Dann werden sie mit prädiktiven Funktionen gefüllt. Standzeichen können beispielsweise wiederhergestellt werden, wenn das Zeichen Quantität anzeigt, wird das Regressionswiederherstellungsverfahren verwendet, und wenn es qualitativ ist, wird das Klassifizierungsverfahren verwendet.

Deduktives Lernen

Es sieht die Formalisierung von Expertenwissen vor, mit Übergabe an die EOM als Wissensbasis. In der Regel wird diese Methode als Domäne eines Expertensystems angesehen, aber was ist ein Expertensystem? ES ist eine Art Computersystem, das einen Spezialisten teilweise ersetzen kann, um eine problematische Aufgabe zu lösen.Maschinelles Lernen ist die Zukunft

Maschinelles Lernen. Wege

Da maschinelles Lernen eine Kombination mehrerer Wissenschaften ist, werden die Lernmethoden kombiniert, aber die Basis ist immer noch die Wissenschaft der neuronalen Netze. Es gibt solche Methoden: Lernen mit Hilfe eines Lehrers – ein Paar „Situation, Lösungsmethode” wird gegeben. Beinhaltet:

Lernen ohne die Hilfe eines Lehrers – nur die "Situation" wird festgelegt, und das System selbst muss Objekte in Clustern gruppieren, wobei Informationen über paarweise Ähnlichkeiten von Objekten verwendet werden. Beinhaltet:

Eine spezielle Lehrmethode – ein Paar "Situation, Entscheidung" wird gegeben. Nur der genetische Algorithmus ist enthalten. Es gibt auch solche Lernmethoden wie aktives Lernen, Multitasking, Lernen mit vielen Optionen und so weiter. Es ist alles darauf ausgelegt, so flexibel wie möglich zu sein.

Zu lösende Aufgaben

Maschinelles Lernen kann folgende Probleme lösen:

  • Einstufung. Dank des Merkmals-Entscheidungs-Paares klassifiziert das System die Daten;
  • Clusterbildung;
  • Rückschritt;
  • Einklasseneinteilung. Definiert einige Ähnlichkeiten von Objekten und klassifiziert sie als Klassen.

Eingespeiste Daten Beim maschinellen Lernen werden die folgenden Arten von Daten verwendet:

  • Beschreibung der Eigenschaften des Objekts;
  • Signal oder Zeitreihe;
  • Eine Reihe digitaler Bilder.

Wo wird maschinelles Lernen eingesetzt?

Aufgrund seiner Effektivität kann es in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, aber am häufigsten ist maschinelles Lernen in der Medizin und im Handel wirksam, da dies die beiden dynamischsten Bereiche sind, in denen Sie ständig mit neuen Datenmengen arbeiten müssen, lernen, wie man eine Datenbank in Echtzeit, und ein gewöhnlicher Mensch ist nicht in der Lage, alles im Auge zu behalten.Maschinelles Lernen ist die Zukunft

Maschinelles Lernen in der Medizin

Warum Medizin? Ja, denn für eine gründlichere Diagnose und die Ausarbeitung des richtigen Behandlungsverlaufs müssen viele verschiedene Faktoren berücksichtigt werden, z. B. der Spiegel bestimmter Hormone, Zucker, Leukozyten, Erythrozyten, Hämoglobin und je nach Abnahme oder erhöhen, die Krankheit vorhersagen, pathologische Veränderungen in der Knospe bestimmen. Daher wurde vor vielen Jahren speziell für medizinische Zwecke ein Handlungsalgorithmus in einer bestimmten Situation entwickelt, der es Ihnen ermöglicht, in kritischen Situationen richtig zu handeln.

Maschinelles Lernen in der Medizin kann viele Todesfälle verhindern. Wie es funktioniert? Die Maschine, mit der sie den Patienten untersucht, die klinische Situation studiert, sich ihre Anzeichen merkt und eine Lösung entwickelt. Bemerkenswert ist, dass maschinelles Lernen in der Medizin es ermöglicht, die entstandene Krankheit zu studieren und auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse wirksame Behandlungsmethoden zu entwickeln. Krankheitssymptome werden in die Datenbank eingegeben, und wenn ein Rückfall auftritt, werden Daten über die Krankheit extrahiert und verarbeitet.Maschinelles Lernen ist die Zukunft

Maschinelles Lernen im Handel

Der Handel ist einer der sich am weitesten entwickelnden Einkommenssektoren mit vielen Nuancen. Maschinelles Lernen wird von Händlern aktiv genutzt, um ihre Systeme effektiv zu trainieren. Wie funktioniert maschinelles Lernen im Handel? Zum Beispiel gibt es eine bestimmte Plattform für den Handel, sagen wir Steam. Das System untersucht Preise, Rückgangsraten und zeigt eine Prognose an – ob der Preis fallen oder steigen wird, bewertet auch Risikofaktoren und zeigt bereits den effektivsten Preis an.

Auch auf dem Devisenmarkt – die Bedingungen werden im Detail untersucht, während denen die Währung gefallen ist, das Wachstum der Währung zugenommen hat und die Prognose wird ebenfalls angezeigt. Das System merkt sich dann die Ergebnisse und legt darauf basierend einen zukünftigen Preis fest.

Maschinelles Lernen ist ein sicherer Schritt in die nicht allzu ferne Zukunft. Maschinelle Lernsysteme, Möglichkeiten, ihre Effizienz zeitweise zu steigern. In der Wirtschaft untersucht das System beispielsweise verschiedene wirtschaftliche Merkmale auf dem Markt anhand von Algorithmen und sagt die Zukunft voraus. Ja, und die Fehler sind im Vergleich zu einer Person minimal.

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