Uczenie maszynowe to przyszłość
Co to jest uczenie maszynowe? Mówiąc najprościej, jest to jeden z głównych poddziałów nauki o sztucznej inteligencji, który obejmuje połączenie takich nauk jak analiza matematyczna i dyskretna, statystyka matematyczna i gdzie bez optymalizacji, bo działanie maszyn trzeba jakoś zoptymalizować. Istnieją takie rodzaje uczenia się: przez przykładowe przenoszenie wiedzy eksperckiej do maszyny. Rozważmy je bardziej szczegółowo.
Uczenie się na przykładzie
Inteligentna maszyna otrzymuje bazę pozytywnych i negatywnych przykładów, które są powiązane z jakąś nieznaną prawidłowością, następnie tworzone są reguły, według których maszyna jest dzielona na „złą" i „dobrą”.
Powiedzmy, że separacja minęła, ale jak sprawdzić poprawność? W tym celu znajduje się próbka egzaminacyjna przykładów. Informacje wprowadzane są w postaci zestawu opisów cech, jednak wartości niektórych obiektów nie zawsze mogą być wypełnione w całości. W takim przypadku opracowywany jest algorytm, który oblicza wartość obiektu według innych cech. 
Powstaje pytanie: „Co by było, gdyby wartość została pominięta?” Następnie są one wypełnione funkcjami predykcyjnymi. Znaki nieruchome można przywrócić, na przykład, jeśli znak wskazuje na ilość, stosowana jest metoda odzyskiwania regresji, a jeśli jest jakościowa, stosowana jest metoda klasyfikacji.
Uczenie się dedukcyjne
Przewiduje sformalizowanie wiedzy eksperckiej, z przekazaniem jej do EOM jako bazy wiedzy. Z reguły ta metoda jest uważana za domenę systemu ekspertowego, ale czym jest system ekspertowy? ES to rodzaj systemu komputerowego, który może częściowo zastąpić specjalistę w rozwiązaniu jakiegoś problematycznego zadania.
Nauczanie maszynowe. Sposoby
Ponieważ uczenie maszynowe jest połączeniem kilku nauk, metody uczenia będą łączone, ale nadal podstawą jest nauka o sieciach neuronowych. Istnieją takie metody: Nauka z pomocą nauczyciela – podawana jest para „sytuacja, metoda rozwiązania”. Obejmuje:
Nauka bez pomocy nauczyciela – ustalana jest tylko „sytuacja”, a sam system musi grupować obiekty w klastry, korzystając z informacji o parach podobieństw obiektów. Obejmuje:
Specjalna metoda nauczania – podawana jest para „sytuacja, decyzja”. Uwzględniono tylko algorytm genetyczny. Istnieją również takie metody uczenia się, jak aktywne, wielozadaniowe, nauka z wieloma opcjami i tak dalej. Wszystko zaprojektowano tak, aby było jak najbardziej elastyczne.
Zadania do rozwiązania
Uczenie maszynowe może rozwiązać problemy związane z:
- Klasyfikacja. Dzięki parze cecha-decyzja system klasyfikuje dane;
- grupowanie;
- regresja;
- klasyfikacja jednoklasowa. Definiuje pewne podobieństwa obiektów i klasyfikuje je jako klasy.
Wstrzykiwane dane Uczenie maszynowe wykorzystuje następujące typy danych:
- Opis cech obiektu;
- szeregi sygnałowe lub czasowe;
- Szereg obrazów cyfrowych.
Gdzie jest wykorzystywane uczenie maszynowe?
Ze względu na swoją skuteczność może być stosowany w różnych dziedzinach, ale najczęściej uczenie maszynowe jest skuteczne w medycynie, handlu, ponieważ są to dwa najbardziej dynamiczne obszary, w których trzeba stale pracować z nowymi wolumenami danych, uczyć się, jak zestawiać bazy danych w czasie rzeczywistym, a zwykły człowiek nie jest w stanie wszystkiego śledzić.
Uczenie maszynowe w medycynie
Dlaczego medycyna? Tak, ponieważ dla dokładniejszej diagnozy i ustalenia prawidłowego przebiegu leczenia konieczne jest uwzględnienie wielu różnych czynników, na przykład poziomu niektórych hormonów, cukru, leukocytów, erytrocytów, hemoglobiny oraz w zależności od spadku lub zwiększyć, przewidzieć chorobę, określić zmiany patologiczne w zarodku. Dlatego wiele lat temu specjalnie dla celów medycznych opracowano algorytm postępowania w danej sytuacji, który pozwala na prawidłowe działanie w sytuacjach krytycznych.
Uczenie maszynowe w medycynie może zapobiec wielu zgonom. Jak to działa? Maszyna, za pomocą której bada pacjenta, bada sytuację kliniczną, zapamiętuje jej objawy i opracowuje rozwiązanie. Warto zauważyć, że uczenie maszynowe w medycynie umożliwia badanie powstałej choroby i na podstawie zdobytej wiedzy opracowywanie skutecznych metod leczenia. Objawy choroby są wprowadzane do bazy danych, a następnie w przypadku nawrotu choroby są pobierane i przetwarzane dane o chorobie.
Uczenie maszynowe w handlu
Handel jest jednym z najbardziej rozwijających się sektorów zarobkowych z wieloma niuansami. Uczenie maszynowe jest aktywnie wykorzystywane przez traderów do efektywnego szkolenia swoich systemów. Jak działa uczenie maszynowe w handlu? Na przykład istnieje pewna platforma do handlu, powiedzmy Steam. System bada ceny, tempo spadku i wyświetla prognozę – czy cena spadnie, czy wzrośnie, a także ocenia czynniki ryzyka i już wyświetla najbardziej efektywną cenę.
Również na rynku walutowym – szczegółowo badane są warunki, podczas których waluta spadła, wzrost waluty wzrósł, a także wyświetlana jest prognoza. Następnie system zapamiętuje wyniki i na ich podstawie ustala przyszłą cenę.
Uczenie maszynowe to pewny krok w niezbyt odległą przyszłość. Systemy uczenia maszynowego, sposoby na chwilowe zwiększenie ich wydajności. Na przykład w ekonomii system bada różne cechy ekonomiczne na rynku zgodnie z algorytmami i przewiduje przyszłość. Tak, a błędy są minimalne w porównaniu z osobą.