Maskininnlæring
Hva er maskinlæring:
Maskininnlæring er et område for datavitenskap som betyr "maskinlæring".
Det er en del av konseptet med kunstig intelligens, som studerer måter for maskiner å utgjøre oppgaver som vil bli utført av mennesker.
Det er en programmering som brukes i datamaskiner, dannet av tidligere definerte regler som gjør det mulig for datamaskiner å ta beslutninger basert på tidligere data og i data som brukes av brukeren.
I følge tidsplaner har datamaskinen muligheten til å ta beslutninger som kan løse problemer eller øke publikasjoner på internett, for eksempel.
Hvordan fungerer maskinlæring?
Grunnlaget for operasjonen er algoritmene, som er sekvenser definert og sammensatt av informasjon og instruksjoner som vil bli fulgt av datamaskinen.
Disse sekvensene tillater datamaskiner å ta en avgjørelse i henhold til situasjonen og med informasjonen som er inngått i den.
Det er algoritmen som bærer informasjon om hvordan bestemte prosedyrer og operasjoner skal gjøres eller hvordan en handling skal utføres.
Det finnes flere typer applikasjons- og programmeringsspråk for bruk av algoritmer. De varierer i henhold til behovene som vil bli oppfylt eller med det formål å opprette algoritmen.
Typer maskinlæring
Det er to hovedtyper maskininnlæring: veiledet læring og uovervåket læring.
Overvåket læring
Under opplæret læring finnes det et tidligere sett med data som er satt inn i maskinen, og forslagene som blir gitt til brukeren, skal lignes på registrerte data.
I utgangspunktet brukes informasjonen til å forutsi et resultat som forventes av brukeren eller å gjøre klassifiseringen av elementene som brukes.
Eksempel: Et bilde er plassert i nettleseren, som søker å finne informasjon om opprinnelsen til bildet eller andre lignende bilder.
Unservervisert læring
I ikke-overvåket læring er det ikke noe spesifikt forventet utfall, det er ikke mulig å forutsi resultatene av kryssreferanse.
I denne typen læring grupperes dataene og resultatene endres i henhold til variablene.
Eksempel: I en søkemotor i et bibliotek er det mulig å oppnå varierte resultater. Endring av resultatene avhenger av typen søk og variablene som brukes, for eksempel boknavn, forfatternavn eller publiseringsdato.
Se også betydningen av kunstig intelligens.
Hva er maskinlæring for?
Maskininnlæring kan brukes til mange funksjoner. En av de mest brukte i dag er i sosiale medier, internett søk og digital markedsføring.
For eksempel brukes maskinlæringsalgoritmer til å lage forslag til en internettbruker. De brukes i virtuelle handelssteder, sosiale nettverk, spill, plattformer for videooppbevaring og musikkavspillingsprogrammer.
I dette tilfellet bruker algoritmen dataene til sine sekvenser og dataene i navigasjonshistorikken på internett for å lage nye forslag til brukeren. Brukerpreferanser under nettlesing og datadeling brukes til å foreslå lignende programmer eller tjenester.
Dette er mer vanlige bruksområder, men kunnskapen om maskinlæring kan også brukes i mange andre situasjoner, for eksempel:
- forskning på internett,
- innsamling og analyse av data,
- sporing av spammeldinger,
- organisering og klassifisering av informasjon,
- Søk etter bedrageri på internett.
Forskjell mellom maskinlæring og dyp læring
Både maskinlæring og dyp læring er måter å bruke kunstig intelligens på. Men det er en forskjell mellom dem fordi dyp læring (som betyr dyp læring) har egenskaper som ligner på lærdomskapasiteten til mennesket.
Dyp læring bruker også å forutsi resultater fra etablerte data. Forskjellen er at det skjer mer nøyaktig, mer som det som skjer i en persons hjerne, fordi datamaskinen kan tilpasse informasjonen mer fleksibelt.
Dette skyldes at i dyp læring opprettes et kunstig nevralt nettverk som fungerer som nettverket av nevroner i menneskehjernen.
Det er dette nettverket som gjør at maskinen fungerer, har mange likheter med hjernens funksjon og er i stand til å lære og tolke informasjon.
Se også betydningen av programvare og bitcoin.
