Koneoppiminen: määritelmä, malli, algoritmi ja kieli

Koneoppiminen on tekoälyssä käytetty koneoppimistekniikka. Se koostuu tietokannasta peräisin olevista koulutusmalleista monimutkaisten tehtävien suorittamiseksi.

Miten koneoppiminen toimii?

Machine learning (ML) eli koneoppiminen on yksi tärkeimmistä tekoälytekniikoista. Sen avulla on mahdollista tehdä ennusteita mallin perusteella, joka on koulutettu tietohistoriasta, joka voi muuttua ajan myötä. Kun perinteinen ohjelma suorittaa ohjeita, koneoppimisalgoritmi parantaa suorituskykyään oppiessaan. Mitä enemmän dataa "syötämme", sitä tarkempi se on.

Koneoppiminen käyttää oppimismalliaan tilastollisia algoritmeja tai hermoverkkoja. Koneoppiminen pääsi vauhtiin 2010-luvulla big datan ilmaantumisen ja laskentakapasiteetin (ja erityisesti GPU:n) lisääntymisen myötä. Big data on todellakin välttämätöntä mallien kouluttamiseksi valtaville tietomäärille, joita tarvitaan automaattiseen kielenkäsittelyyn tai kuvien tunnistamiseen.

Mikä on koneoppimismalli?

Koneoppimismalli on tiedosto, joka on koulutettu tietokannasta tehtävien automatisoimiseksi, esimerkiksi tunteen tunnistamiseksi, joka liittyy ilmaisuun kasvot, kääntää tekstiä, tarjota tuotteita makuprofiilin mukaan... Koulutuksen jälkeen mallin on kyettävä luomaan tuloksia tiedoista (teksteistä, valokuvista), joita hän ei ole koskaan aiemmin käsitellyt.

Mikä on tekoälyn ja koneoppimisen välinen suhde?

Tekoälyn tavoitteena on antaa koneelle kyky järkeillä ja käyttäytyä kuin ihminen. Koneoppiminen on vain yksi tapa auttaa etenemään kohti tätä visiota. Koneoppimisen rinnalla on muita tekoälytekniikoita, kuten asiantuntijajärjestelmät, simulaatio ja digitaaliset kaksoset.

Mitkä ovat tärkeimmät koneoppimisalgoritmit?

Valvotut koneoppimisalgoritmit ja valvomattomat koneoppimisalgoritmit erotetaan toisistaan. Valvotun oppimisen puolella harjoitustiedot on aiemmin merkitty tai merkitty. Tavoite: käyttää edustavaa oppimispohjaa, jonka avulla on mahdollista saavuttaa malli, joka kykenee yleistämään, toisin sanoen tekemään oikeita ennusteita tiedoista, joita ei ole alkuperäisessä oppimispohjassa. Ohjatun oppimisen alalta löytyy luokitusalgoritmeja, lineaarista regressiota, logistista regressiota, päätöspuita tai jopa satunnaisia ​​metsiä.

Kun tulee ohjaamaton oppiminen, se purkaa koulutusdatan kontekstitiedot ja siitä johtuvan logiikan turvautumatta ennalta määritettyyn tietolähteeseen. Tietoja ei ole merkitty eikä merkitty. Tästä luokasta löydät klusterointialgoritmeja (kuten K-keskiarvoja), jotka on suunniteltu jakamaan tiedot samanlaisiin ryhmiin. Samankaltaiset ostot...

Mitä koneoppimisen insinööriprofiililta odotetaan?

Koneoppimisessa tietojenkäsittelytieteen ja matematiikan perusteiden on oltava vankat. Minkä tahansa suunnittelijaprofiilin tekninen asiantuntemus sisältää Python- ja C++-kielten, kuten PyTorch- ja TensorFlow-kehysten hallinnan. Sujuva englannin kielen taito on välttämätöntä, ja Git- ja Docker-ratkaisujen edistynyt tuntemus on erittäin tärkeää. Henkilökohtaisella tasolla pitää olla organisoitunut, työskennellä järjestelmällisesti, nauttia haasteista, oppia virheistä, olla päättäväinen jne.

Mikä on Pythonin paikka koneoppimisessa?

Python-kieli on vakiinnuttanut asemansa koneoppimissovellusten viitekielenä. C++:ssa koulutetut hakijat joutuvat usein muuttamaan kooditottumuksiaan.

Koneoppiminen vs. syväoppiminen: mitä eroa on?

Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, jossa käytetään ihmisen aivojärjestelmän inspiroimaa hermoverkkoa ja joka vaatii paljon dataa ja laskentaa voimaa treenata. Se soveltuu sekä ohjattuun että ohjaamattomaan koulutukseen, sitä käytetään pääasiassa visuaaliseen tai äänentunnistukseen.

Tekoälyn sanakirja

Miten koneoppiminen toimii? Mikä on malli koneoppimisessa? Mikä on tekoälyn ja koneoppimisen suhde? Mitä ovat koneoppimisalgoritmit?Mitä koneelta odotetaan...

Hallinnoin push-tilauksiani