AI Bulgaria AI Bulgaria

Машинното обучение (ML): Основи и приложения

Машинното обучение (ML)

Машинното обучение (Machine Learning, ML) е поддисциплина на изкуствения интелект (AI), която се занимава с разработката на алгоритми и статистически модели, които компютърните системи използват за извършване на задачи без изрично програмиране. Тези алгоритми и модели се “обучават” чрез предоставяне на данни, от които “учат” и се подобряват.

Машинното обучение е концепция, която е била част от компютърните науки от самото им начало. През 1959 г., Артър Самюел, служител в IBM, дефинира машинното обучение като “способността на машините да учат без да са били изрично програмирани”. Той разработва програма за игра на шах, която може да се “научи” от своите грешки и да подобри своята игра.

Основни понятия

  • Обучение с учител и без учител: Машинното обучение обикновено се разделя на две главни категории. Обучението с учител използва обособени данни, където всеки пример е свързан с правилен отговор. Обучението без учител от друга страна, работи с необособени данни, където алгоритмът трябва да намери скритите структури или връзки в данните без предварително даден „правилен“ отговор.
  • Модели и алгоритми: В машинното обучение, моделът е математическата репрезентация на даден проблем или процес, докато алгоритмите са процедури, които се използват за „обучаване“ на модела, за да предсказва или класифицира данни.
  • Функция за грешка: Функцията за грешка или функцията за загуба, е метод за оценка на успешността на модела при предсказване на правилните отговори. Целта на обучението е минимизиране на функцията за грешка.

Приложения

  • Препоръчване на системи: Платформи като Netflix и Amazon използват машинно обучение, за да анализират предпочитанията на потребителите и да предлагат персонализирани препоръки.
  • Предсказване на цени: Във финансовия сектор, машинното обучение се използва за анализ на исторически данни и предсказване на ценови тенденции на акции, валути и други активи.
  • Разпознаване на образи и глас: Технологиите за разпознаване на образи и глас, които намираме в съвременни устройства и приложения, се базират на машинното обучение.
  • Сентимент анализ: Машинното обучение се използва за анализ на текстови данни от социални медии, онлайн рецензии и други източници, за да се определи общественото мнение или настроението спрямо определена тема или продукт.

Заключение

Машинното обучение (Machine Learning, ML) е мощен инструмент, който подобрява и преобразува начина, по който обработваме информация. То намира приложение в множество области и продължава да разширява границите на възможното чрез нови и иновативни начини за използване на данни.

За да научите повече за изкуствения интелект, препоръчваме да прегледате нашата секция “Основи и терминология“.

Целта на AIBulgaria.com е да предоставя актуална и стойностна информация от света на изкуствения интелект (AI). Последвайте ни в социалните мрежи – Facebook, Instagram, Twitter и LinkedIn. Също така, може да се присъедините към нашия Discord сървър!

Остави коментар