Koneen oppiminen

Mikä on koneen oppiminen:

Koneoppiminen on tietojenkäsittelytieteen ala, joka tarkoittaa "koneoppimista".

Se on osa keinotekoisen älykkyyden käsitettä, joka tutkii tapoja, joilla koneet voivat aiheuttaa tehtäviä, joita ihmiset suorittavat.

Se on tietokoneissa käytetty ohjelmointi, joka muodostuu aikaisemmin määritellyistä säännöistä, joiden avulla tietokoneet voivat tehdä päätöksiä aiempien tietojen ja käyttäjän käyttämien tietojen perusteella.

Aikataulujen mukaan tietokoneella on kyky tehdä päätöksiä, jotka voivat ratkaista ongelmia tai lisätä julkaisuja esimerkiksi internetissä.

Miten koneoppiminen toimii?

Toiminnan perustana ovat algoritmit, jotka ovat määriteltyjä ja koostuvia tietoja ja ohjeita, joita tietokone seuraa.

Nämä sekvenssit sallivat tietokoneiden tehdä päätöksen tilanteen ja siihen syötettyjen tietojen perusteella.

Se on algoritmi, joka sisältää tietoa siitä, miten tietyt menettelyt ja toiminnot tulisi tehdä tai miten toiminta tulisi suorittaa.

Algoritmien käytössä on useita sovellus- ja ohjelmointikieliä. Ne vaihtelevat tarpeiden mukaan, jotka täytetään tai jotka on luotu algoritmin tarkoitus.

Koneen oppimisen tyypit

Koneen oppimisen päätyyppejä on kaksi: valvottu oppiminen ja valvomaton oppiminen.

Valvottu oppiminen

Valvotussa oppimisessa on aiempi joukko laitteeseen asetettuja tietoja ja käyttäjälle annettavien ehdotusten pitäisi olla samanlaisia ​​kuin tallennetut tiedot.

Periaatteessa tietoa käytetään ennustamaan käyttäjän odottamaa tulosta tai käyttämään käytettyjen elementtien luokittelua.

Esimerkki: kuva sijoitetaan Internet-selaimeen, joka etsii tietoa kuvan tai muiden vastaavien kuvien alkuperästä.

Valvomaton oppiminen

Valvomattomassa oppimisessa ei ole erityistä odotettua lopputulosta, eli ristiviittausten tuloksia ei voida ennustaa.

Tämäntyyppisessä oppimisessa tiedot ryhmitellään ja tulokset muuttuvat muuttujien mukaan.

Esimerkki: kirjaston hakukoneessa on mahdollista saavuttaa erilaisia ​​tuloksia. Tulosten muuttaminen riippuu hakutyypistä ja käytetyistä muuttujista, kuten kirjan nimi, tekijän nimi tai julkaisupäivä.

Katso myös tekoälyn merkitys.

Mikä on koneen oppiminen?

Koneen oppimista voidaan käyttää moniin toimintoihin. Yksi tänään käytetyimmistä on sosiaalinen media, Internet-haku ja digitaalinen markkinointi.

Esimerkiksi koneen oppimisalgoritmeja käytetään tekemään ehdotuksia Internet-käyttäjälle. Niitä käytetään virtuaalisen kaupankäynnin sivustoissa, sosiaalisissa verkostoissa, peleissä, videotallennusympäristöissä ja musiikin toistosovelluksissa.

Tässä tapauksessa algoritmi käyttää sen sekvenssien tietoja ja internetin navigoinnin historiatietoja, jotta käyttäjä voi tehdä uusia ehdotuksia. Käyttäjien mieltymyksiä selaamisen ja tietojen jakamisen aikana käytetään vastaavien ohjelmien tai palveluiden ehdottamiseen.

Nämä ovat yleisempiä käyttötapoja, mutta koneen oppimisen tietämystä voidaan soveltaa myös moniin muihin tilanteisiin, kuten:

• tutkimusta Internetissä,
• tietojen kerääminen ja analysointi, \ t
• roskapostiviestien seuranta
• tietojen järjestäminen ja luokittelu, \ t
• etsiä petoksia Internetissä.

Koneen oppimisen ja syvällisen oppimisen välinen ero

Sekä koneen oppiminen että syvällinen oppiminen ovat keinoja käyttää tekoälyä. Mutta niiden välillä on eroa, koska syvällä oppimisella (mikä tarkoittaa syvää oppimista) on ominaisuuksia, jotka ovat enemmän samanlaisia ​​kuin ihmisen oppimiskyky.

Syvä oppiminen käyttää myös ennustettuja tuloksia vakiintuneista tiedoista. Erona on, että se tapahtuu tarkemmin, enemmän kuin mitä tapahtuu ihmisen aivoissa, koska tietokone voi mukauttaa tietoja joustavammin.

Tämä johtuu siitä, että syvässä oppimisessa luodaan keinotekoinen hermoverkko, joka toimii kuin ihmisen aivojen hermosolujen verkko.

Juuri tämä verkko tekee koneen toiminnasta monia samankaltaisia ​​aivojen toimintaan ja kykenee oppimaan ja tulkitsemaan tietoa.

Katso myös Ohjelmiston ja Bitcoinin merkitykset.