Masjienleer (ML) is 'n subveld van Kunsmatige Intelligensie (AI) wat fokus op die ontwikkeling van algoritmes en modelle wat rekenaars in staat stel om te leer en voorspellings of besluite te neem sonder om uitdruklik geprogrammeer te word. ML-algoritmes is ontwerp om komplekse patrone en verwantskappe in data te ontleed en te interpreteer, en dan hierdie kennis te gebruik om ingeligte voorspellings te maak of aksies te neem.
In sy kern behels ML die skepping van wiskundige modelle wat uit data kan leer en hul prestasie oor tyd kan verbeter. Hierdie modelle word opgelei deur groot hoeveelhede benoemde data te gebruik, waar die verlangde uitset of uitkoms bekend is. Deur hierdie data te ontleed, kan ML-algoritmes patrone en verwantskappe identifiseer wat hulle in staat stel om hul kennis te veralgemeen en akkurate voorspellings oor nuwe, onsigbare data te maak.
Daar is verskeie tipes ML-algoritmes, elk met sy eie sterk punte en toepassings. Leer onder toesig is 'n algemene benadering waar die algoritme opgelei word deur gebruik te maak van benoemde data, wat beteken dat die verlangde uitset saam met die insetdata verskaf word. Byvoorbeeld, in 'n strooipos-e-posklassifikasiestelsel sal die algoritme opgelei word met behulp van 'n datastel van e-posse wat as óf strooipos óf nie strooipos gemerk is nie. Deur die kenmerke van hierdie e-posse te ontleed, kan die algoritme leer om tussen die twee kategorieë te onderskei en nuwe, ongesiene e-posse daarvolgens te klassifiseer.
Leer sonder toesig, aan die ander kant, behels opleidingsalgoritmes op ongemerkte data, waar die verlangde uitset onbekend is. Die doel is om verborge patrone of strukture in die data te ontdek. Groeperingsalgoritmes kan byvoorbeeld soortgelyke datapunte saamgroepeer op grond van hul kenmerke of kenmerke. Dit kan nuttig wees in klantsegmentering, waar die algoritme verskillende groepe kliënte met soortgelyke voorkeure of gedrag kan identifiseer.
Nog 'n belangrike tipe ML-algoritme is versterkingsleer. In hierdie benadering leer 'n agent om met 'n omgewing te kommunikeer en 'n beloningsein te maksimeer deur aksies te neem. Die agent ontvang terugvoer in die vorm van belonings of strawwe gebaseer op sy optrede, en dit gebruik hierdie terugvoer om die optimale beleid of strategie te leer. Versterkingsleer is suksesvol toegepas in verskeie domeine, soos robotika en speletjies. AlphaGo, wat deur DeepMind ontwikkel is, het byvoorbeeld versterkingsleer gebruik om die wêreldkampioen Go-speler te verslaan.
ML-algoritmes kan ook gekategoriseer word op grond van hul leerstyl. Groepleer behels die opleiding van die algoritme op 'n vaste datastel en dan die gebruik van die aangeleerde model om voorspellings oor nuwe data te maak. Aan die ander kant stel aanlynleer die algoritme in staat om sy model voortdurend op te dateer soos nuwe data beskikbaar word. Dit is veral nuttig in scenario's waar die data dinamies is en met verloop van tyd verander.
ML het 'n wye reeks toepassings oor verskeie industrieë. In gesondheidsorg kan ML-algoritmes mediese beelde ontleed om siektes op te spoor of pasiëntuitkomste te voorspel. In finansies kan ML gebruik word vir bedrogopsporing, aandelemarkvoorspelling en kredietpunte. ML word ook gebruik in aanbevelingstelsels, soos dié wat deur aanlynkleinhandelaars en stromingsdienste gebruik word, om inhoud te personaliseer en gebruikerservaring te verbeter.
ML is 'n subveld van KI wat fokus op die ontwikkeling van algoritmes en modelle wat uit data kan leer en voorspellings of besluite kan neem. Dit behels opleidingsmodelle wat gemerkte of ongemerkte data gebruik om patrone en verwantskappe te identifiseer, wat dan gebruik kan word om ingeligte voorspellings te maak of aksies te neem. ML het verskeie tipes algoritmes, insluitend leer onder toesig, sonder toesig en versterking, elk met sy eie sterk punte en toepassings. ML het wydverspreide gebruik in talle nywerhede gevind, wat vordering in gesondheidsorg, finansies, aanbevelingstelsels en baie ander domeine moontlik maak.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning