Для тех, кто думает, что машинное обучение — это волшебство или с его помощью можно сделать машину времени.
Извините, что это неправда.
Машинное обучение использует математику для автоматизации процесса создания правил.
Позвольте мне рассказать вам об этом.
Задумывались ли вы, как рекомендации YouTube синхронизируются с вашим выбором? Или когда вы покупаете футболки на Facebook или в Instagram, как они показывают вам рекламу ваших любимых брендов одежды.
Как машина может быть достаточно разумной, чтобы позаботиться о вашем выборе и предпочтениях из миллиардов пользователей?
Действительно, это благословение машинного обучения.
Иногда машины выполняют сложные задачи с такой точностью, что вы можете подумать, что они умнее людей.
И да, в какой-то степени это так, но машины не могут мыслить рационально, как люди.
Что делать с карьерой (или почему он/она меня бросил?), вы можете лучше посоветоваться с людьми. Однако вы можете запрограммировать машину на рациональное мышление, но она не может делать это самостоятельно.
С точки зрения вычислений машина всегда более компетентна, чем люди.
Расскажите о машинном обучении.
В машинном обучении вы пишете программу, предоставляете ей данные и обучаете ее. Затем программа может работать сама как квалифицированный сотрудник.
Например, если вы отправляете электронное письмо со спамом, пользователь помечает его как спам. В следующий раз, когда вы отправите подобное электронное письмо, оно будет автоматически помечено как спам (не потому, что электронное письмо было оскорблено), потому что машинное обучение поняло, что это спам. '
Проще говоря, вы можете обучить машину, подвергая ее спаму и нежелательным электронным письмам.
Таким образом, он может различать спам и нежелательные электронные письма на основе некоторых правил; он делает это сам, как твой папа. Это механизм машинного обучения.
Звучит просто.
Что касается беспилотных автомобилей, вы будете обучать машину, а не управлять ею самостоятельно. В отличие от человеческого обучения, вы будете подвергать его множеству изображений. Программа воспринимает это как подсказку, например, поворот направо или налево, когда впереди едут легковые или грузовые автомобили, или замедление автомобиля в пробке (все в виде картинок).
Когда вы обучаете программу на миллиардах изображений, машина знает, что делать в конкретных ситуациях.
Таким образом, он может управлять автомобилем самостоятельно.
Вы можете подумать, что машина движется автоматически. Но история за этим другая; камера снимает текущие сценарии и решает на основе чего?
Основываясь на миллиардах изображений, которые машина воспринимала ранее, действия, которые вы показываете через них.
Вы можете назвать это формулой "что видишь, то и делаешь" в самой простой форме.
Это машинное обучение не поможет вам ни в путешествиях во времени, ни в победе над людьми. Однако вы можете запрограммировать машину на уничтожение людей.
Но если вы это сделаете, будьте готовы к удару.
Если вас вдохновляют роботы из фантастических фильмов, которые захватывают мир и могут размножаться с помощью машинного обучения.
Это пока невозможно, но дело в будущем.
