Основы машинного обучения: как он используется в нейронных сетях

Машинное обучение (ML) — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам учиться на данных и принимать решения без явного программирования. Он стал мощным инструментом для многих предприятий, позволяя им быстро анализировать большие объемы данных и делать прогнозы или принимать более точные решения.

Одной из самых популярных форм машинного обучения являются нейронные сети, представляющие собой сети взаимосвязанных узлов, которые можно использовать для решения сложных задач. Нейронные сети используют математические модели, основанные на структуре и функциях биологических нейронов, для выявления закономерностей в данных и создания прогнозов или решений. Они используются в различных приложениях, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, финансовое прогнозирование и автономные транспортные средства. В этой статье будет представлен обзор основ машинного обучения и того, как оно используется в нейронных сетях. Мы обсудим ключевые понятия, связанные с ML, такие как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, глубокое обучение, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), долгосрочные краткосрочные память (LTSTM) и обучение с подкреплением.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение — это концептуальная основа для прогнозирования или принятия решений в автоматизированной системе с использованием прогностических моделей, представленных в виде алгоритмов, программ или вычислительных процессов. Входные данные для этих моделей поступают из данных с помеченными атрибутами, которые можно использовать для выявления закономерностей.

Машинное обучение стало популярной областью, объединяющей аналитику данных и информатику, потому что оно обеспечивает эффективный способ принимать решения в неконтролируемой системе. Машинное обучение выполняется компьютерами, но оно также может выполняться людьми. Алгоритмы машинного обучения используются для различных целей, таких как обнаружение мошенничества, анализ настроений и автоматическая торговля.

Как работает машинное обучение

Машинное обучение использует алгоритмы, основанные на математических моделях, таких как нейронные сети, для прогнозирования или принятия решений с целью достижения определенных целей, таких как максимизация прибыли, обнаружение закономерностей, улучшение качества обслуживания клиентов и т. д.

Алгоритм машинного обучения — это инструмент распознавания образов и принятия решений, который работает на основе данных из определенного текста или необработанных входных данных, чтобы определить, как понимать вводимые данные.

Некоторые приложения машинного обучения известны как прогностическая аналитика, потому что они способны предсказывать будущие результаты и закономерности, а не просто анализировать существующие. В настоящее время машинное обучение применяется во многих областях, таких как образование, здравоохранение.