Maskininlärning är framtiden

Vad är maskininlärning? Enkelt uttryckt är detta en av de viktigaste undersektionerna av vetenskapen om artificiell intelligens, som inkluderar en kombination av sådana vetenskaper som matematisk och diskret analys, matematisk statistik, och där utan optimering, eftersom driften av maskiner måste optimeras på något sätt. Det finns sådana typer av lärande: genom att till exempel överföra expertkunskap till maskinen. Låt oss uppehålla oss mer i detalj.

Att lära sig genom exempel

En intelligent maskin ges en databas med positiva och negativa exempel som är knutna till någon okänd regelbundenhet, sedan skapas regler enligt vilka maskinen delas in i "dåligt" och "bra".

Låt oss säga att separationen har passerat, men hur kontrollerar man korrektheten? För detta finns ett undersökningsexempel. Information läggs in i form av en uppsättning funktionsbeskrivningar, men värdena för vissa objekt kanske inte alltid är helt ifyllda. I det här fallet utvecklas en algoritm som beräknar objektets värde, enligt andra funktioner. Frågan uppstår, "Tänk om värdet missades?" Sedan är de fyllda med prediktiva funktioner. Stilla tecken kan återställas, till exempel om tecknet anger kvantitet, används regressionsåtervinningsmetoden och om den är kvalitativ används klassificeringsmetoden.

Deduktivt lärande

Den tillhandahåller formalisering av expertkunskap, med överföring till valobservatörsuppdraget som en kunskapsbas. Som regel anses denna metod vara ett expertsystems domän, men vad är ett expertsystem? ES är ett slags datorsystem som delvis kan ersätta en specialist för att lösa någon problematisk uppgift.

Maskininlärning. Sätt

Eftersom maskininlärning är en kombination av flera vetenskaper kommer inlärningsmetoderna att kombineras, men basen är fortfarande vetenskapen om neurala nätverk. Det finns sådana metoder: Lärande med hjälp av en lärare – ett par "situation, metod för lösning" ges. Inkluderar:

Lärande utan hjälp av en lärare – bara "situationen" är inställd, och systemet självt måste gruppera objekt i kluster, med hjälp av information om parvisa likheter mellan objekt. Inkluderar:

En speciell undervisningsmetod – ett par "situation, beslut" ges. Endast den genetiska algoritmen ingår. Det finns också sådana inlärningsmetoder som aktivt, multitasking, lärande med många alternativ och så vidare. Det hela är designat för att vara så flexibelt som möjligt.

Uppgifter som ska lösas

Maskininlärning kan lösa problem relaterade till:

• Klassificering. Tack vare funktion-beslutsparet klassificerar systemet data;
• klustring;
• regression;
• klassificering i singelklass. Definierar vissa likheter mellan objekt och klassificerar dem som klasser.

Injicerad data Maskininlärning använder följande typer av data:

• Beskrivning av objektets egenskaper;
• Signal eller tidsserie;
• Ett antal digitala bilder.

Var används maskininlärning?

På grund av dess effektivitet kan den användas inom olika områden, men oftast är maskininlärning effektiv inom medicin, handel, eftersom dessa är de två mest dynamiska områdena där du ständigt behöver arbeta med nya datamängder, lära dig hur man kompilerar en databas i realtid, och en vanlig person som inte kan hålla reda på allt.

Maskininlärning inom medicin

Varför medicin? Ja, för för en mer grundlig diagnos och utarbetande av korrekt behandlingsförlopp är det nödvändigt att ta hänsyn till många olika faktorer, till exempel nivån av vissa hormoner, socker, leukocyter, erytrocyter, hemoglobin och beroende på minskningen eller öka, förutsäga sjukdomen, bestämma patologiska förändringar i knoppen. Därför utvecklades för många år sedan, specifikt för medicinska ändamål, en algoritm för åtgärder i en given situation, vilket gör att du kan agera korrekt i kritiska situationer.

Maskininlärning inom medicin kan förhindra många dödsfall. Hur det fungerar? Maskinen med vilken den undersöker patienten, studerar den kliniska situationen, minns dess tecken och utvecklar en lösning. Värt att notera är att maskininlärning inom medicin gör det möjligt att studera den uppkomna sjukdomen och att utifrån den kunskap som erhållits utveckla effektiva behandlingsmetoder. Symtom på sjukdomar läggs in i databasen, sedan om ett återfall inträffar extraheras och bearbetas data om sjukdomen.

Maskininlärning inom handel

Handel är en av de mest utvecklande inkomstsektorerna med många nyanser. Maskininlärning används aktivt av handlare för att effektivt träna sina system. Hur fungerar maskininlärning inom handel? Det finns till exempel en viss plattform för handel, låt oss säga Steam. Systemet studerar priser, nedgångshastigheter och visar en prognos – om priset kommer att sjunka eller öka, och utvärderar även riskfaktorer och visar redan det mest effektiva priset.

Även på valutamarknaden – villkoren studeras i detalj under vilka valutan föll, valutans tillväxt ökade och prognosen visas också. Systemet kommer sedan ihåg resultaten och sätter ett framtida pris utifrån dem.

Maskininlärning är ett säkert steg in i en inte alltför avlägsen framtid. Maskininlärningssystem, sätt att öka sin effektivitet ibland. Till exempel inom ekonomi studerar systemet olika ekonomiska egenskaper på marknaden, enligt algoritmer, och förutsäger framtiden. Ja, och felen är minimala, jämfört med en person.