Masinõpe (ML) on tehisintellekti (AI) alamvaldkond, mis keskendub algoritmide ja mudelite väljatöötamisele, mis võimaldavad arvutitel õppida ja teha ennustusi või otsuseid ilma, et neid oleks selgelt programmeeritud. ML-algoritmid on loodud andmete keeruliste mustrite ja seoste analüüsimiseks ja tõlgendamiseks ning seejärel nende teadmiste kasutamiseks teadlike prognooside tegemiseks või toimingute tegemiseks.
ML põhiolemus hõlmab matemaatiliste mudelite loomist, mis saavad andmetest õppida ja aja jooksul oma toimivust parandada. Neid mudeleid koolitatakse suure hulga märgistatud andmete abil, kus soovitud väljund või tulemus on teada. Neid andmeid analüüsides saavad ML-algoritmid tuvastada mustreid ja seoseid, mis võimaldavad neil oma teadmisi üldistada ja teha täpseid ennustusi uute, seninägematute andmete kohta.
ML-algoritme on mitut tüüpi, millest igaühel on oma tugevused ja rakendused. Juhendatud õpe on levinud lähenemisviis, kus algoritmi koolitatakse märgistatud andmete abil, mis tähendab, et koos sisendandmetega antakse ka soovitud väljund. Näiteks rämpsposti klassifitseerimissüsteemis treenitakse algoritmi, kasutades rämpspostiks või mitterämpspostiks märgistatud meilide andmekogumit. Nende e-kirjade omadusi analüüsides saab algoritm õppida kaht kategooriat eristama ja vastavalt klassifitseerima uusi seninägematuid e-kirju.
Teisest küljest hõlmab järelevalveta õppimine algoritmide treenimist märgistamata andmetel, kus soovitud väljund pole teada. Eesmärk on avastada andmetes peidetud mustreid või struktuure. Näiteks rühmitusalgoritmid võivad sarnaseid andmepunkte nende funktsioonide või omaduste põhjal kokku rühmitada. See võib olla kasulik klientide segmenteerimisel, kus algoritm suudab tuvastada erinevad klientide rühmad, kellel on sarnased eelistused või käitumine.
Teine oluline ML-algoritmi tüüp on tugevdusõpe. Selle lähenemisviisi puhul õpib agent keskkonnaga suhtlema ja toiminguid tehes maksimeerima tasu signaali. Agent saab tagasisidet oma tegevuse alusel preemiate või karistuste kujul ning kasutab seda tagasisidet optimaalse poliitika või strateegia õppimiseks. Tugevdusõpet on edukalt rakendatud erinevates valdkondades, nagu robootika ja mängimine. Näiteks DeepMindi arendatud AlphaGo kasutas maailmameistri Go mängija alistamiseks tugevdusõpet.
ML-algoritme saab kategoriseerida ka nende õppimisstiili alusel. Pakettõpe hõlmab algoritmi treenimist fikseeritud andmekogumil ja seejärel õpitud mudeli kasutamist uute andmete prognoosimiseks. Seevastu veebipõhine õpe võimaldab algoritmil oma mudelit pidevalt värskendada, kui uued andmed muutuvad kättesaadavaks. See on eriti kasulik stsenaariumide puhul, kus andmed on dünaamilised ja muutuvad aja jooksul.
ML-il on lai valik rakendusi erinevates tööstusharudes. Tervishoius saavad ML-algoritmid analüüsida meditsiinilisi pilte, et tuvastada haigusi või ennustada patsiendi tulemusi. Rahanduses saab ML-i kasutada pettuste avastamiseks, aktsiaturgude prognoosimiseks ja krediidiskoori määramiseks. ML-i kasutatakse sisu isikupärastamiseks ja kasutajakogemuse parandamiseks ka soovitussüsteemides, nagu need, mida kasutavad võrgujaemüüjad ja voogedastusteenused.
ML on AI alamvaldkond, mis keskendub selliste algoritmide ja mudelite arendamisele, mis suudavad andmetest õppida ning teha prognoose või otsuseid. See hõlmab koolitusmudeleid, mis kasutavad märgistatud või märgistamata andmeid, et tuvastada mustreid ja seoseid, mida saab seejärel kasutada teadlike ennustuste tegemiseks või toimingute tegemiseks. ML-il on erinevat tüüpi algoritme, sealhulgas juhendatud, järelevalveta ja tugevdatud õpe, millest igaühel on oma tugevad küljed ja rakendused. ML on leidnud laialdast kasutust paljudes tööstusharudes, võimaldades edusamme tervishoius, rahanduses, soovitussüsteemides ja paljudes muudes valdkondades.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- 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?
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)