Strojno učenje
Što je strojno učenje:
Strojno učenje je područje računalne znanosti što znači "strojno učenje".
To je dio koncepta umjetne inteligencije, koji proučava načine na koje strojevi postavljaju zadatke koje bi izvodili ljudi.
To je programiranje koje se koristi u računalima, formirano od prethodno definiranih pravila koja omogućuju računalima donošenje odluka na temelju prethodnih podataka i podataka koje koristi korisnik.
Prema rasporedu koji je napravio računalo ima sposobnost da donosi odluke koje mogu riješiti probleme ili potaknuti publikacije na internetu, na primjer.
Kako strojno učenje funkcionira?
Osnova rada su algoritmi koji su definirani nizovi i sastoje se od informacija i uputa koje će računalo slijediti.
Te sekvence omogućuju računalima da donesu odluku u skladu sa situacijom i informacijama koje su unesene u nju.
To je algoritam koji prenosi informacije o tome kako bi se pojedini postupci i operacije trebali obavljati ili kako bi se radnja trebala obaviti.
Postoji nekoliko vrsta aplikacija i programskih jezika za korištenje algoritama. Oni se razlikuju ovisno o potrebama koje će biti zadovoljene ili s namjerom kreiranog algoritma.
Vrste strojnog učenja
Postoje dva glavna tipa strojnog učenja: učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora.
Nadzirano učenje
U nadziranom učenju postoji prethodni skup podataka umetnutih u stroj i prijedlozi koji će se dati korisniku trebaju biti slični snimljenim podacima.
U osnovi, informacije se koriste za predviđanje rezultata koje korisnik očekuje ili za klasifikaciju korištenih elemenata.
Primjer: fotografija se nalazi u internetskom pregledniku i pretražuje informacije o podrijetlu slike ili drugim sličnim slikama.
Učenje bez nadzora
U učenju bez nadzora nema konkretnog očekivanog ishoda, tj. Nije moguće predvidjeti rezultate unakrsnog referenciranja.
U ovoj vrsti učenja podaci se grupiraju i rezultati se mijenjaju prema varijablama.
Primjer: u tražilici knjižnice moguće je postići različite rezultate. Promjena rezultata ovisi o vrsti pretraživanja i korištenim varijablama, kao što su ime knjige, ime autora ili datum izdavanja.
Vidi također značenje umjetne inteligencije.
Za što je strojno učenje?
Strojno učenje može se koristiti za mnoge funkcije. Danas se jedan od najčešće koristi u društvenim medijima, pretraživanju interneta i digitalnom marketingu.
Na primjer, algoritmi strojnog učenja koriste se za davanje prijedloga korisniku interneta. Koriste se u virtualnim trgovačkim web-lokacijama, društvenim mrežama, igrama, platformama za pohranu videozapisa i aplikacijama za reprodukciju glazbe.
U tom slučaju algoritam koristi podatke svojih sekvenci i podatke o povijesti navigacije na internetu kako bi korisniku dao nove prijedloge. Korisničke postavke tijekom pregledavanja i dijeljenja podataka koriste se za predlaganje sličnih programa ili usluga.
To su češće upotrebe, ali znanje strojnog učenja može se primijeniti i na mnoge druge situacije, kao što su:
- istraživanje na internetu,
- prikupljanje i analiza podataka,
- praćenje neželjenih poruka,
- organizacija i klasifikacija informacija,
- tražiti prijevaru na internetu.
Razlika između strojnog učenja i dubokog učenja
I strojno učenje i duboko učenje su načini korištenja umjetne inteligencije. Međutim, postoji razlika između njih, jer duboko učenje (što znači duboko učenje) ima osobine koje su sličnije sposobnosti učenja čovjeka.
Duboko učenje također koristi predviđanje rezultata iz utvrđenih podataka. Razlika je u tome što se to događa točnije, više kao ono što se događa u mozgu neke osobe, jer računalo može fleksibilnije prilagoditi informacije.
To je zbog toga što se u dubokom učenju stvara umjetna neuronska mreža koja djeluje poput mreže neurona u ljudskom mozgu.
Upravo ta mreža čini da rad stroja ima mnogo sličnosti s funkcioniranjem mozga i može naučiti i interpretirati informacije.
Vidi također značenja softvera i Bitcoin.
