Обзор машинного обучения, определение, инструменты, приложения, преимущества и недостатки

Машинное обучение используется во многих приложениях, таких как банковский и финансовый сектора, здравоохранение, розничная торговля, издательства, социальные медиа, робот, передвижение, игры, и т. д., Она используется Google и Facebook , чтобы подтолкнуть соответствующие объявления, основанные на прошлом пользователей, поиск поведения, источник программы, такие как Rapidminer помогает в повышении удобства использования алгоритмов для различных применений.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение работает на концепции, что компьютер может научиться информация без человеческого посредничества, компьютер узнает, как расшифровать информацию, как ее называли люди, машинное обучение-это программа, которая учит модели из наборов данных с человеческими теги, это подобласть компьютерной науки и конкретного применения данных науки, что предполагает развертывание алгоритмы оказания компьютер, программа, или процесс, с возможностью учиться, не будучи явно запрограммированными.

Машинное обучение-это данные анализа метод, который учит компьютеры делать то, что естественно для человека и животных, автоматическое обучение алгоритмы будут находить природные узоры в данных, которые дают представление и помочь вам сделать более обоснованные решения и прогнозы, это набор программ инструменты для работы с данными, а также глубокого обучения, усиление-это подмножество машинного обучения.

Машинное обучение-это общий термин для определения различных алгоритмов обучения, которые создают квази, это исследование алгоритмов, способных классификации информации, которую они никогда не видели раньше, изучая закономерности похожие информации, автоматического обучения занимается разработкой и разработка алгоритмов, позволяющих ЭВМ для развития поведения, основанного на эмпирических данных, например, датчик или базе данных.

Matlab-это идеальная среда для применения машинного обучения для анализа данных. С помощью инструментов и функций вам нужно управлять большими объемами данных, а также приложениями для автоматического обучения, интегрировать модели машинного обучения в корпоративные системы, кластеры и облака и целевые модели со встроенным оборудованием реального времени.

Существуют неограниченные машинного обучения, приложений, автоматическое обучение становится важным для ведения бизнеса, различные процессы, приемы и методы могут быть применены к одному или нескольким типам алгоритмов для автоматического обучения, чтобы повысить их эффективность, функция обучения алгоритмов (также известный как представительские алгоритмы) сохранить информацию в своих вкладов и превратить его в полезную сторону, чаще всего в качестве предварительного этапа перед классификации или прогнозирования.

Функциональное обучение-это мотивировали тем, что система автоматического обучения такие задачи, как классификация математического & вычислений полезно вход, на основе машинного обучения-это общий термин для любой метод машинного обучения, который определяет, учит и разрабатывает правила для хранения, обработки и практического применения знаний, машинного обучения могут быть использованы для достижения более высоких уровней эффективности, она базируется на возможности использования компьютеров для зонда сведения для структуры.

Когда мы пишем код для некоторых вычислительных и встраиваемых систем, он делает то, что просят или упомянул в коде, чтобы сделать, система не принимает каких-либо дополнительных решений не выполняет каких-либо дополнительных задач, но машинное обучение системы на основе противоположно этому, он познает себя на основе этого предыдущего набора данных, а также новыми данными и выполняет те задания, которые были не запрограммировано программистом, система такого типа называется машинным обучением.

Машинное обучение использует передовые алгоритмы, основанные на моделях, для принятия решений на основе обучения, Типичные модели включают прогностические модели и модели на основе нейронных сетей, Эти модели разрабатывают деревья решений, которые помогают системе принимать новые решения. В машинном обучении без надзора машина может понимать и выводить закономерности из данных без вмешательства человека.

Преимущества машинного обучения

Машинное обучение может обрабатывать многомерные и разнообразные данные в динамических или неопределенных средах, оно позволяет сократить временные циклы и эффективно использовать ресурсы, благодаря машинному обучению доступны инструменты, обеспечивающие непрерывное повышение качества в больших и сложных технологических средах.

Машинное обучение может просмотреть сведения и обнаружить определенные тенденции и закономерности, которые не очевидны для человека, на веб-сайте электронной коммерции, такие как Амазон, ее можно понять просматривают поведения и купить историй своих пользователей, чтобы помочь удовлетворить нужные товары, предложения, напоминания и отношение к ним, использует результаты, чтобы показать соответствующую рекламу для них.

Машинного обучения предлагает широкие применения, он имеет возможность помочь доставить гораздо больше личного опыта клиентов, а также ориентированные на правильных клиентов, нет никакого человеческого вмешательства, необходимого (автоматизация), с машинном обучении, помогает делать прогнозы и улучшить алгоритмы, такие как антивирусное программное обеспечение , которое учится фильтра новые угрозы, как он признается, машинное обучение-это хорошо на признание спам.

По мере того как алгоритмы машинного обучения набираются опыта, они продолжают повышать точность и эффективность, поэтому они предлагают лучшие решения, если вам нужно создать модель прогноза погоды, ваши алгоритмы быстрее учатся делать более точные прогнозы, алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать многомерные и разнообразные данные, и они могут делать это в динамичных или неопределенных средах.

Машинного обучения повышает эффективность и точность с течением времени благодаря постоянно растущих объемов данных, которые обрабатываются, это дает алгоритма или программы, больше опыта, которая может быть использована для принятия более эффективных решений и предсказаний, и ят является высокоэффективным методом интеллектуального анализа данных, прогнозирования погоды моделей являются отличным примером такого улучшения, делаются прогнозы, глядя на последние погодных условий и событий.

Искусственный интеллект может использоваться для осуществления надлежащих мер для нейтрализации и защиты от любой угрозы, машинного обучения устраняет разрыв между временем, когда новая угроза определяется и время, когда ответ не выдается, это почти немедленного реагирования имеет решающее значение в нише, где боты, вирусов, червей, хакеров и других кибер угроз может повлиять на тысячи или даже миллионы людей в считанные минуты.

Недостатки машинного обучения

Для обучения требуются массивные наборы данных, они должны быть всеобъемлющими/непредвзятыми и хорошего качества, Машинному обучению требуется достаточно времени, чтобы алгоритмы могли учиться и развиваться достаточно, чтобы выполнять свою задачу со значительной точностью и релевантностью, для его функционирования требуются огромные ресурсы, это может означать дополнительные требования к мощности компьютера для вас.

Для получения результатов машинного обучения может потребоваться время (и ресурсы), оно автономно, но очень подвержено ошибкам, требуется довольно много времени, чтобы распознать источник проблемы, и больше времени для ее исправления, такие ошибки могут привести к цепочке ошибок, которые могут оставаться незамеченными в течение длительного периода времени.

Это невозможно сделать немедленно точные прогнозы с помощью машинного обучения системы, машинного обучения и отсутствием изменчивости, машинного обучения, рассматриваются статистические истины, а не буквальной истины, систем машинного обучения не могут предложить рациональные причины той или иной прогноз, решение, они ограничиваются отвечая на вопросы, а не подделываться под них, эти системы не понятен контекст, в зависимости от предоставленных данных, используемых для обучения.

Вы должны тщательно выбирать алгоритмы для своей цели, интерпретация результатов является серьезной проблемой для определения эффективности алгоритмов машинного обучения, основанных на различных алгоритмах, данные должны быть обработаны перед предоставлением в качестве входных данных для соответствующих алгоритмов, и это оказывает значительное влияние на результаты, которые должны быть достигнуты или получены.

Машинное обучение требует времени, особенно если у вас ограниченные вычислительные мощности, обработка огромных объемов данных и запуск компьютерных моделей отнимают много вычислительной мощности, что может быть довольно дорогостоящим, поэтому, прежде чем переходить к машинному обучению, важно подумать, можете ли вы инвестировать время и/или деньги, необходимые для разработки технологии до такой степени, чтобы она была полезной.

Точное количество затраченного времени будет варьироваться в зависимости от источника данных, характера данных и того, как они используются, поэтому разумно проконсультироваться с экспертом в области интеллектуального анализа данных и машинного обучения относительно вашего проекта, вам следует подумать, нужно ли вам ждать создания новых данных.