Συνιστάται, 2019

Επιλογή Συντάκτη

Ορισμός Εκμάθηση μηχανών

Τι είναι η μηχανική μάθηση:

Η μηχανική μάθηση είναι ένας τομέας της επιστήμης των υπολογιστών που σημαίνει "μηχανική μάθηση".

Είναι μέρος της έννοιας της τεχνητής νοημοσύνης, η οποία μελετά τους τρόπους με τους οποίους τα μηχανήματα να θέτουν καθήκοντα που θα εκτελούνται από τους ανθρώπους.

Πρόκειται για έναν προγραμματισμό που χρησιμοποιείται σε υπολογιστές και αποτελείται από κανόνες που έχουν οριστεί προηγουμένως και επιτρέπουν στους υπολογιστές να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει των προηγούμενων δεδομένων και των δεδομένων που χρησιμοποιεί ο χρήστης.

Σύμφωνα με τα χρονοδιαγράμματα που έγιναν, ο υπολογιστής έχει τη δυνατότητα να λαμβάνει αποφάσεις που μπορούν να λύσουν προβλήματα ή να ενισχύσουν δημοσιεύσεις στο διαδίκτυο, για παράδειγμα.

Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση;

Η βάση της λειτουργίας είναι οι αλγόριθμοι, οι οποίοι είναι ακολουθίες που ορίζονται και αποτελούνται από πληροφορίες και οδηγίες που θα ακολουθούνται από τον υπολογιστή.

Αυτές οι ακολουθίες επιτρέπουν στους υπολογιστές να αποφασίζουν ανάλογα με την κατάσταση και τις πληροφορίες που έχουν εισαχθεί σε αυτό.

Είναι ο αλγόριθμος που μεταφέρει πληροφορίες σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο θα πρέπει να γίνουν ορισμένες διαδικασίες και πράξεις ή πώς πρέπει να γίνει μια ενέργεια.

Υπάρχουν διάφοροι τύποι εφαρμογών και προγραμματιστικών γλωσσών για τη χρήση αλγορίθμων. Διαφέρουν ανάλογα με τις ανάγκες που θα ικανοποιηθούν ή με το σκοπό του αλγορίθμου που δημιουργήθηκε.

Τύποι μηχανικής μάθησης

Υπάρχουν δύο κύριοι τύποι μηχανικής μάθησης: η εποπτευόμενη μάθηση και η μάθηση χωρίς επίβλεψη.

Εποπτευόμενη μάθηση

Στην εποπτευόμενη μάθηση υπάρχει ένα προηγούμενο σύνολο δεδομένων που εισάγεται στο μηχάνημα και οι προτάσεις που θα δοθούν στο χρήστη θα πρέπει να είναι παρόμοιες με τα καταγεγραμμένα δεδομένα.

Βασικά, οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη ενός αποτελέσματος που αναμένεται από τον χρήστη ή για την ταξινόμηση των χρησιμοποιούμενων στοιχείων.

Παράδειγμα: μια φωτογραφία τοποθετείται στο πρόγραμμα περιήγησης στο διαδίκτυο, το οποίο αναζητά πληροφορίες σχετικά με την προέλευση της εικόνας ή άλλες παρόμοιες εικόνες.

Μη εποπτευόμενη μάθηση

Σε μάθηση χωρίς επίβλεψη δεν υπάρχει συγκεκριμένο αναμενόμενο αποτέλεσμα, δηλαδή δεν είναι δυνατόν να προβλεφθούν τα αποτελέσματα της διασταύρωσης.

Σε αυτόν τον τύπο μάθησης τα δεδομένα ομαδοποιούνται και τα αποτελέσματα αλλάζουν σύμφωνα με τις μεταβλητές.

Παράδειγμα: σε μια μηχανή αναζήτησης μιας βιβλιοθήκης είναι δυνατή η επίτευξη ποικίλων αποτελεσμάτων. Η αλλαγή των αποτελεσμάτων εξαρτάται από τον τύπο αναζήτησης και τις μεταβλητές που χρησιμοποιούνται, όπως το όνομα του βιβλίου, το όνομα του δημιουργού ή την ημερομηνία δημοσίευσης.

Δείτε επίσης την έννοια της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Τι είναι η μηχανική μάθηση;

Η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για πολλές λειτουργίες. Ένα από τα πλέον χρησιμοποιούμενα σήμερα είναι τα κοινωνικά μέσα, η αναζήτηση στο διαδίκτυο και το ψηφιακό μάρκετινγκ.

Για παράδειγμα, χρησιμοποιούνται αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για την υποβολή προτάσεων σε χρήστη του διαδικτύου. Χρησιμοποιούνται σε ιστότοπους εικονικού εμπορίου, κοινωνικά δίκτυα, παιχνίδια, πλατφόρμες αποθήκευσης βίντεο και εφαρμογές αναπαραγωγής μουσικής.

Σε αυτή την περίπτωση ο αλγόριθμος χρησιμοποιεί τα δεδομένα των ακολουθιών του και τα δεδομένα του ιστορικού πλοήγησης στο διαδίκτυο για να κάνει νέες προτάσεις στο χρήστη. Οι προτιμήσεις χρηστών κατά την περιήγηση και την κοινή χρήση δεδομένων χρησιμοποιούνται για την υποβολή παρόμοιων προγραμμάτων ή υπηρεσιών.

Αυτές είναι πιο συνηθισμένες χρήσεις, αλλά η γνώση της μηχανικής μάθησης μπορεί επίσης να εφαρμοστεί σε πολλές άλλες καταστάσεις, όπως:

  • έρευνα στο διαδίκτυο,
  • συλλογή και ανάλυση δεδομένων,
  • παρακολούθηση μηνυμάτων spam,
  • την οργάνωση και την ταξινόμηση των πληροφοριών,
  • αναζήτηση απάτης στο Διαδίκτυο.

Η διαφορά μεταξύ μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης

Τόσο η μηχανική μάθηση όσο και η βαθιά εκμάθηση είναι τρόποι χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης. Αλλά υπάρχει μια διαφορά μεταξύ τους επειδή η βαθιά εκμάθηση (που σημαίνει βαθιά μάθηση) έχει χαρακτηριστικά παρόμοια με τη μαθησιακή ικανότητα του ανθρώπου.

Η βαθιά εκμάθηση χρησιμοποιεί επίσης την πρόβλεψη αποτελεσμάτων από τα καθιερωμένα δεδομένα. Η διαφορά είναι ότι συμβαίνει ακριβέστερα, περισσότερο όπως αυτό που συμβαίνει στον εγκέφαλο ενός ατόμου επειδή ο υπολογιστής μπορεί να προσαρμόσει τις πληροφορίες πιο ευέλικτα.

Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι σε βαθιά εκμάθηση δημιουργείται ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο, το οποίο λειτουργεί σαν το δίκτυο των νευρώνων στον ανθρώπινο εγκέφαλο.

Είναι αυτό το δίκτυο που κάνει τη λειτουργία του μηχανήματος να έχει πολλές ομοιότητες με τη λειτουργία του εγκεφάλου και είναι σε θέση να μάθει και να ερμηνεύσει τις πληροφορίες.

Δείτε επίσης τις έννοιες του Λογισμικού και του Bitcoin.

Δημοφιλείς Κατηγορίες

Top