Рецоммендед, 2020

Избор Уредника

Дефиниција Машинско учење

Шта је машинско учење:

Машинско учење је област рачунарске науке, што значи "машинско учење".

То је део концепта вештачке интелигенције, који проучава начине на које машине постављају задатке које би извршили људи.

То је програм који се користи у рачунарима, формиран од претходно дефинисаних правила која омогућавају рачунарима да доносе одлуке на основу претходних података и података које користи корисник.

Према распоредима које је направио рачунар има способност да доноси одлуке које могу ријешити проблеме или потакнути публикације на интернету, на примјер.

Како функционише машинско учење?

Основа операције су алгоритми, који су секвенце дефинисане и састављене од информација и упутстава које ће пратити рачунар.

Ове секвенце омогућавају компјутерима да донесу одлуку у складу са ситуацијом и са информацијама које су унете у њу.

То је алгоритам који преноси информације о томе како би требало обавити одређене процедуре и операције или како треба извршити радњу.

Постоји неколико типова апликација и програмских језика за употребу алгоритама. Они се разликују у складу са потребама које ће бити испуњене или са сврхом креираног алгоритма.

Типови машинског учења

Постоје два главна типа стројног учења: учење под надзором и учење без надзора.

Надзирано учење

У надзираном учењу постоји претходни сет података уметнутих у машину и сугестије које ће се дати кориснику треба да буду сличне снимљеним подацима.

У основи, информације се користе за предвиђање резултата које корисник очекује или за класификацију кориштених елемената.

Пример: фотографија се налази у интернет претраживачу, која тражи информације о пореклу слике или других сличних слика.

Унсупервисед леарнинг

У учењу без надзора нема конкретног очекиваног исхода, тј. Није могуће предвидети резултате унакрсног референцирања.

У овој врсти учења подаци се групирају и резултати се мијењају према варијаблама.

Пример: у претраживачу библиотеке могуће је постићи различите резултате. Промена резултата зависи од врсте претраге и варијабли које се користе, као што су име књиге, име аутора или датум објављивања.

Види такође значење вештачке интелигенције.

За шта је машинско учење?

Машинско учење се може користити за многе функције. Данас се један од најчешће користи у друштвеним медијима, интернет претраживању и дигиталном маркетингу.

На пример, алгоритми машинског учења се користе за давање предлога кориснику интернета. Користе се у виртуелним сајтовима, друштвеним мрежама, играма, платформама за складиштење видеа и апликацијама за репродукцију музике.

У овом случају алгоритам користи податке својих секвенци и податке о историји навигације на интернету како би кориснику дао нове предлоге. Корисничке поставке током претраживања и дељења података користе се за предлагање сличних програма или услуга.

Ово су чешће употребе, али знање о машинском учењу може се применити и на многе друге ситуације, као што су:

  • истраживање на интернету,
  • прикупљање и анализа података,
  • праћење нежељених порука,
  • организација и класификација информација,
  • потрага за преварама на интернету.

Разлика између стројног учења и дубоког учења

И стројно учење и дубоко учење су начини кориштења умјетне интелигенције. Међутим, постоји разлика између њих, јер дубоко учење (што значи дубоко учење) има карактеристике које су сличније способности учења људског бића.

Дубоко учење користи и предвиђање резултата из утврђених података. Разлика је у томе што се то догађа тачније, више као оно што се догађа у мозгу неке особе, јер рачунар може флексибилније прилагодити информације.

То је због тога што се у дубоком учењу ствара вештачка неуронска мрежа која функционише као мрежа неурона у људском мозгу.

Управо та мрежа омогућава да рад машине има много сличности са функционисањем мозга и да може научити и интерпретирати информације.

Погледајте и значења софтвера и Битцоин-а.

Популарне Категорије

Top