Satura rādītājs:
Autors Džastins Stoltzfs
Ievads
Arvien vairāk inženieru un citu profesionāļu sāk strādāt ar mašīnmācību - viņi veic agrīnu izpēti un izveido sākotnējās sistēmas, lai sāktu izpētīt, kā šī mākslīgā intelekta joma var atvērt durvis indivīdiem un uzņēmumiem.
Tomēr visā procesā ir diezgan daudz neskaidrību. Kas tik un tā ir mašīnmācība?
Pamatideja ir tāda, ka jaunās tehnoloģijas ļauj mašīnām “domāt” un “mācīties” veidā, kas ir līdzīgāks tam, kā darbojas cilvēka smadzenes.
Tomēr ir vairāk nekā daži veidi, kā aprakstīt šo procesu. Nedaudz vairāk apmeklēsim StackOverflow, kas ir galvenais programmētāju un citu IT profesionāļu meklētājs, kurš meklē definīcijas un reālus tehnisko problēmu skaidrojumus. StackOverflow pavediens mašīnmācīšanos apraksta kā “procesu, kurā tiek mācīts datori radīt rezultātus, pamatojoties uz ievades datiem”.
Cits rakstnieks mašīnmācību raksturo kā “datorzinātnes, varbūtību teorijas un optimizācijas teorijas jomu, kas ļauj atrisināt sarežģītus uzdevumus, kuriem loģiska, procesuāla pieeja nebūtu iespējama vai iespējama”.
Šī pēdējā definīcija ir gandrīz būtiska jautājumam par to, kas ir mašīnmācība un kas tā nav.
Kad rakstnieks saka, ka “loģiska, procesuāla pieeja nebūtu iespējama vai iespējama”, tas norāda uz mašīnmācības patieso “maģiju” un vērtību. Vienkārši runājot, tā ir “postloģika” - mašīnu apguve pārsniedz tradicionālās, lineārās un secīgās kodēšanas bāzes programmēšanu!
Sperot soli atpakaļ, mēs varam aplūkot mašīnmācības pamata elementus, lai labāk izprastu, kā.
Pirmkārt, ir apmācības dati - apmācības dati dod programmas ievadus, no kuriem strādāt.
Kopā ar apmācības datiem ir arī algoritmi, kas šos datus sagrauj un dažādi interpretē. Eksperti mašīnu apguves būtisko darbu raksturo kā “modeļa atpazīšanu” - un jūs to redzēsit arī StackOverflow lapā -, taču tas tikai daļēji apraksta, kā mašīnmācība darbojas.
Nākamais: Neironu tīkls
Satura rādītājs
IevadsNeironu tīkls
Vadīta un neuzraudzīta mašīnu apguve
Gradienta nolaišanās un reproducēšana
Neironu tīklu veidi
Ansambļa mācīšanās
Lietojumprogrammas un spēļu teorija
Piecas mašīnmācības programmu ciltis
Kur mēs ejam no šejienes?
