Машинное обучение имеет много преимуществ и приложений. Очень важно экономить время и усилия. Машинное обучение — это способность адаптироваться к новым данным независимо друг от друга и посредством итераций. Машинное обучение — это в основном способность учиться на данных и применять их к конкретной проблеме на основе этих данных. Это очень важно, потому что может помочь вам в решении проблем. Например, если вы учитель, и ваши ученики придумали интересную тему для урока, то вы должны научить их решать задачу с помощью машинного обучения.
Машинное обучение — это метод, при котором алгоритм учится на данных, изменяя данные, чтобы лучше понять явление. Идея машинного обучения заключается в том, что существуют алгоритмы, способные принимать решения на основе предыдущих наблюдений или результатов с использованием статистической информации.
Машинное обучение было изобретено в 1970-х годах как метод, с помощью которого ученые-компьютерщики улучшают взаимодействие человека с компьютером, позволяя компьютерам принимать «решения» на основе информации, поступающей от людей, например, определяя, хотят ли люди определенные продукты или услуги или кто-то должен быть допущенным в определенную комнату без разрешения и т. д. Другими словами, компьютер может узнать, как люди думают, и использовать различные инструменты в рамках своего собственного опыта, чтобы улучшить свою производительность при взаимодействии с другими машинами. В этом случае компьютеры использовали алгоритмы, называемые «нейронными сетями», которые люди изучили на собственном опыте. Это привело к разработке более совершенных компьютерных приложений, таких как обработка естественного языка (NLP), распознавание речи (SRI) и т. д., которые стали решающими в создании цифровых интерфейсов человек-компьютер (HCI), а также искусственного интеллекта (ИИ).
Термин «машинное обучение» имеет несколько определений:
1. Математический процесс, использующий статистическую информацию для изучения мира посредством наблюдения, вычислений или других средств.
2. Метод познания мира с помощью компьютерной программы или другого устройства либо путем наблюдения и вычисления мира.
3. Вычислительный процесс, основанный на статистической информации (например, интеллектуальный анализ данных), а не на какой-либо формальной модели или теории (например, нейронные сети).
4. Процесс, посредством которого машина учится что-то делать, тем самым улучшая свою производительность. Машинное обучение — это тип ИИ, и оно используется не только в компьютерах, но и во многих других областях, включая искусственный интеллект (ИИ), робототехнику, биомеханику и прогнозирование погоды и т. д. «Машинное обучение» относится к описанным процессам. выше, а также глубокое обучение, которое связано с процессами машинного обучения, но не часто связано с компьютерами в целом.
Рудра Тивари, Международная школа Дун, Дехрадун
