Strojové učení: definice, model, algoritmus a jazyk

Strojové učení je technika strojového učení používaná v umělé inteligenci. Skládá se z tréninkových modelů ze znalostní báze za účelem provádění složitých úkolů.

Jak funguje strojové učení?

Strojové učení (ML), neboli strojové učení, je jednou z hlavních technologií umělé inteligence. Umožňuje provádět předpovědi na základě modelu trénovaného z historie dat, která se může v průběhu času měnit. Tam, kde tradiční program provádí instrukce, algoritmus strojového učení zlepšuje jeho výkon, když se učí. Čím více dat jej „krmíme“, tím přesnější se stává.

K popisu modelu učení používá strojové učení statistické algoritmy nebo neuronové sítě. V roce 2010 dosáhlo strojové učení dynamiky s příchodem velkých dat a rozvojem výpočetních kapacit (a zejména vzestupem GPU). Velká data jsou skutečně nezbytná pro trénování modelů na obrovských objemech dat nezbytných pro automatické zpracování jazyka nebo rozpoznávání obrazu.

Co je to model strojového učení?

Model strojového učení je soubor, který byl natrénován ze znalostní báze, aby bylo možné automatizovat úkoly, například rozpoznat emoce s ohledem na výraz na tvářit, překládat text, nabízet produkty podle chutnostního profilu... Po zaškolení musí model umět generovat výsledky z dat (texty, fotografie), které nikdy předtím nezpracovával.

Jaký je vztah mezi umělou inteligencí a strojovým učením?

Umělá inteligence má za cíl dát stroji schopnost uvažovat a chovat se jako člověk. Strojové učení je pouze jedním ze způsobů, jak pomoci dosáhnout této vize. Vedle strojového učení existují další techniky umělé inteligence včetně expertních systémů, simulace a digitálních dvojčat.

Jaké jsou hlavní algoritmy strojového učení?

Rozlišuje se mezi algoritmy strojového učení pod dohledem a algoritmy strojového učení bez dozoru. Na straně učení pod dohledem jsou tréninková data předem označena nebo označena. Cíl: použít reprezentativní učební základnu, která umožní dospět k modelu schopnému zobecnění, to znamená, že poté bude správně předpovídat data, která nejsou přítomna v počáteční učební základně. V oblasti řízeného učení najdeme klasifikační algoritmy, lineární regresi, logistickou regresi, rozhodovací stromy nebo dokonce náhodné lesy.

Pokud jde o učení bez dozoru, dekóduje kontextové informace trénovacích dat a logiku, která se z nich odvozuje, aniž by se uchýlila k předem stanovenému zdroji znalostí. Data nejsou opatřena poznámkami ani štítky. V této kategorii najdeme shlukovací algoritmy (např. K-means) určené k rozdělení dat do podobných skupin. podobné nákupy...

Co se očekává od profilu inženýra strojového učení?

Ve strojovém učení musí být základy informatiky a matematiky pevné. Technická odbornost jakéhokoli profilu inženýra zahrnuje zvládnutí jazyků Python a C++, jako jsou rámce PyTorch a TensorFlow. Plynulost angličtiny je nezbytná a vysoce oceňována je pokročilá znalost řešení Git a Docker. Na osobní úrovni musíte být organizovaní, pracovat metodicky, užívat si výzvy, učit se z chyb, být odhodlaní atd.

Jaké místo má Python ve strojovém učení?

Jazyk Python se etabloval jako referenční jazyk pro aplikace strojového učení. Kandidáti vyškolení v C++ jsou často nuceni změnit své kódové návyky.

Strojové učení vs. hluboké učení: jaký je rozdíl?

Hluboké učení je podpolí strojového učení, které využívá neuronovou síť inspirovanou systémem lidského mozku a vyžaduje hodně dat a výpočetní techniky sílu trénovat. Hodí se jak pro učení pod dohledem, tak pro trénink bez dozoru, používá se hlavně při vizuálním nebo zvukovém rozpoznávání.

Slovník umělé inteligence

Jak funguje strojové učení? Jaký je model strojového učení? Jaký je vztah mezi umělou inteligencí a strojovým učením? Jaké jsou algoritmy strojového učení? Co se očekává od stroje...

Spravuji svá předplatná push