Съдържание
- Определение - Какво означава машинно обучение?
- Въведение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | В това ръководство ще научите какво представлява компютърните изчисления и как Microsoft Azure може да ви помогне да мигрирате и стартирате бизнеса си от облака.
- Техопедия обяснява машинно обучение
Определение - Какво означава машинно обучение?
Машинното обучение е дисциплина с изкуствен интелект (AI), насочена към технологичното развитие на човешкото познание. Машинното обучение позволява на компютрите да се справят с нови ситуации чрез анализ, самообучение, наблюдение и опит.
Машинното обучение улеснява непрекъснатото напредване на изчислителната техника чрез излагане на нови сценарии, тестване и адаптиране, като същевременно използва откриване на модели и тенденции за подобрени решения в последващи (макар и не идентични) ситуации.
Машинното обучение често се бърка с извличането на данни и откриването на знания в базите данни (KDD), които споделят подобна методология.
Въведение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | В това ръководство ще научите какво представлява компютърните изчисления и как Microsoft Azure може да ви помогне да мигрирате и стартирате бизнеса си от облака.
Техопедия обяснява машинно обучение
Том Митчъл, пионер на машинно обучение и професор от университета Карнеги Мелън (CMU), предсказа развитието и синергията на човешкото и машинно обучение. Днес News Feed е перфектен пример. News Feed е програмиран да показва съдържанието на приятелите на потребителя. Ако потребител често маркира или пише на стената на определен приятел, News Feed променя поведението си, за да показва повече съдържание от този приятел.
Други приложения за машинно обучение включват разпознаване на синтактичен модел, обработка на естествен език, търсачки, компютърно зрение и машинно възприятие.
Трудно е да се възпроизведе човешката интуиция в машина, главно защото хората често учат и изпълняват решения несъзнателно.
Подобно на децата, машините изискват удължен период на обучение, когато разработват широки алгоритми, насочени към диктата на бъдещото поведение. Техниките за обучение включват обучение на рота, настройка на параметрите, макрооператори, чукчене, обучение на базата на обяснения, групиране, коригиране на грешки, записване на случаи, множество модели на управление, разпространение на гърба, укрепване на обучението и генетични алгоритми.