Maskininlärning

Vad är maskinlärning:

Maskininlärning är ett område för datavetenskap som betyder "maskininlärning".

Det är en del av begreppet artificiell intelligens, som studerar sätt för maskiner att utgöra uppgifter som skulle utföras av människor.

Det är en programmering som används i datorer, som bildas av tidigare definierade regler som tillåter datorerna att fatta beslut baserat på tidigare data och i data som användaren använder.

Enligt scheman har datorn möjlighet att fatta beslut som kan lösa problem eller öka publikationer på internet, till exempel.

Hur arbetar maskininlärning?

Grunden för operationen är algoritmerna, vilka sekvenser definieras och består av information och instruktioner som kommer att följas av datorn.

Dessa sekvenser tillåter datorer att fatta beslut enligt situationen och med informationen som har lagts in i den.

Det är algoritmen som ger information om hur vissa förfaranden och operationer ska göras eller hur en åtgärd ska utföras.

Det finns flera typer av applikations- och programmeringsspråk för användning av algoritmer. De varierar beroende på de behov som kommer att uppfyllas eller med syftet med algoritmen skapad.

Typer av maskininlärning

Det finns två huvudtyper av maskininlärning: övervakat lärande och oövervakat lärande.

Övervakat lärande

Under övervakad inlärning finns en tidigare uppsättning data införd i maskinen och de förslag som kommer att ges till användaren ska likna den inspelade data.

I grunden används informationen för att förutse ett resultat som förväntas av användaren eller att göra klassificering av de använda elementen.

Exempel: Ett foto placeras i webbläsaren, som söker efter information om bildens ursprung eller andra liknande bilder.

Unsupervised learning

I oövervakat lärande finns inget specifikt förväntat resultat, det är inte möjligt att förutsäga resultaten av korsreferens.

I denna typ av lärande grupperas data och resultaten ändras enligt variablerna.

Exempel: I en sökmotor i ett bibliotek är det möjligt att uppnå varierande resultat. Ändring av resultatet beror på typen av sökning och de variabler som används, till exempel boknamn, författarnamn eller publiceringsdatum.

Se även betydelsen av artificiell intelligens.

Vad är maskinlärning för?

Maskininlärning kan användas för många funktioner. En av de mest använda idag är social media, internetsökning och digital marknadsföring.

Till exempel används maskininlärningsalgoritmer för att göra förslag till en internetanvändare. De används i virtuella handelsplatser, sociala nätverk, spel, plattformar för video-lagring och program för musikuppspelning.

I det här fallet använder algoritmen data för dess sekvenser och data för navigeringshistorik på internet för att göra nya förslag till användaren. Användarinställningar under webbläsning och datadeling används för att föreslå liknande program eller tjänster.

Dessa är vanligare, men kunskapen om maskininlärning kan också tillämpas på många andra situationer, till exempel:

• forskning på internet,
• insamling och analys av data,
• spåra skräppostmeddelanden,
• organisation och klassificering av information,
• leta efter bedrägeri på internet.

Skillnad mellan maskininlärning och djupt lärande

Både maskininlärning och djupt lärande är sätt att använda artificiell intelligens. Men det finns skillnad mellan dem eftersom djupt lärande (vilket innebär djupt lärande) har egenskaper som liknar människans lärande kapacitet.

Djupinlärning använder också förutsäga resultat från etablerade data. Skillnaden är att det händer mer exakt, mer som vad som händer i en persons hjärna, eftersom datorn kan anpassa informationen mer flexibelt.

Detta beror på att djupt lärande skapas ett artificiellt neuralt nätverk som fungerar som nätverket av neuroner i människans hjärna.

Det är detta nätverk som gör att maskinens funktion har många likheter med hjärnans funktion och kan lära och tolka information.

Se även innebörden av Programvara och Bitcoin.