Masinõpe on tehisintellekti (AI) alamvaldkond, mis keskendub selliste algoritmide ja mudelite väljatöötamisele, mis võimaldavad arvutitel õppida ja teha ennustusi või otsuseid ilma, et neid oleks selgelt programmeeritud. See on võimas tööriist, mis võimaldab masinatel automaatselt analüüsida ja tõlgendada keerulisi andmeid, tuvastada mustreid ning teha teadlikke otsuseid või ennustusi.
Masinõpe hõlmab endas statistiliste tehnikate kasutamist, et võimaldada arvutitel andmetest õppida ja aja jooksul konkreetse ülesande täitmisel parandada. See saavutatakse mudelite loomisega, mis suudavad andmete põhjal üldistada ja teha ennustusi või otsuseid uute, seninägematute sisendite põhjal. Neid mudeleid koolitatakse märgistatud või märgistamata andmetega, olenevalt kasutatavast õppealgoritmi tüübist.
Masinõppe algoritme on mitut tüüpi, millest igaüks sobib erinevat tüüpi ülesannete ja andmete jaoks. Juhendatud õpe on üks selline lähenemisviis, kus mudelit koolitatakse märgistatud andmete abil, kus iga sisend on seotud vastava väljundi või sildiga. Näiteks rämpsposti klassifitseerimise ülesandes koolitatakse algoritmi, kasutades rämpspostiks või mitterämpspostiks märgistatud meilide andmekogumit. Seejärel õpib mudel klassifitseerima uusi, seninägematuid e-kirju koolitusandmetest õpitud mustrite põhjal.
Seevastu juhendamata õpe hõlmab koolitusmudeleid, mis kasutavad märgistamata andmeid. Eesmärk on avastada andmetes mustreid või struktuure ilma eelnevate teadmisteta väljundi või siltide kohta. Klasterdamine on tavaline järelevalveta õppetehnika, kus algoritm rühmitab sarnased andmepunktid nende olemuslike sarnasuste või erinevuste põhjal.
Teine oluline masinõppe tüüp on tugevdav õpe. Selle lähenemisviisi puhul õpib agent keskkonnaga suhtlema ja toiminguid tehes maksimeerima tasu signaali. Agent uurib keskkonda, saab tagasisidet preemiate või karistuste kujul ja kohandab oma tegevusi, et aja jooksul kumulatiivset tasu maksimeerida. Seda tüüpi õppimist on edukalt rakendatud selliste ülesannete puhul nagu mängimine, robootika ja autonoomne sõit.
Masinõppel on lai valik rakendusi erinevates tööstusharudes. Tervishoius saab seda kasutada haiguste tulemuste ennustamiseks, meditsiiniliste piltide mustrite tuvastamiseks või raviplaanide isikupärastamiseks. Rahanduses saab masinõppe algoritme kasutada pettuste tuvastamiseks, krediidiskoori määramiseks ja algoritmilise kauplemise jaoks. Muud rakendused hõlmavad loomuliku keele töötlemist, arvutinägemist, soovitussüsteeme ja palju muud.
Masinõpe on tehisintellekti alamvaldkond, mis keskendub algoritmide ja mudelite väljatöötamisele, mis võimaldavad arvutitel andmetest õppida ning ennustusi või otsuseid teha. See hõlmab statistiliste tehnikate kasutamist mudelite koolitamiseks, kasutades märgistatud või märgistamata andmeid, ning sellel on erinevat tüüpi algoritmid, mis sobivad erinevate ülesannete ja andmete jaoks. Masinõppel on palju rakendusi erinevates tööstusharudes, mistõttu on see võimas tööriist keeruliste probleemide lahendamiseks ja andmepõhiste otsuste tegemiseks.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
- Mis on TensorBoard?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: Sissejuhatus (minge seotud õppetundi)
- Teema: Mis on masinõpe (minge seotud teema juurde)