В гонке выживания наиболее приспособленных люди на протяжении веков добивались великолепных результатов, зарекомендовав себя как homo sapiens (мудрый человек на латыни).

Начиная с каменного века и кончая современной эрой машин, будь то наше самое первое изобретение, которое является колесом для создания чрезвычайно интеллектуальной системы, такой как Boston Dynamics, мы всегда проявляли живой интерес к тому, чтобы наши средства к существованию были такими же гладкими и роскошными, как возможно, и, конечно же, сочетание технологий и умных инноваций неизменно выступало в качестве инструмента для достижения того же.

С течением времени наш мир становится все более зависимым от технологий, и поэтому рост технологических отраслей находится на пике, и одна из таких технологий, которая привлекла внимание в последние годы и, как ожидается, произведет революцию в будущем, - это машинное обучение.

Привет, мир! Я Дипак Мехра, и сегодня мы поговорим о технологиях, захватывающих мир, о машинном обучении.

Что такое машинное обучение?

Очевидный вопрос в начале этого обсуждения - спросить, что на самом деле такое машинное обучение…?

Таким образом, машинное обучение - это область информатики, в которой системы с искусственным интеллектом учатся сами по себе, без явного программирования. В качестве альтернативы не будет ошибкой сказать, что наделение машин способностью мыслить называется машинным обучением.

Краткий обзор того времени, когда был впервые представлен ML, хорошо описывает, что на начальных этапах он не был очень популярен и ценился на данный момент, возможно, потому, что тогда это была простая концепция, объем которой ограничивался страницами книг. только из-за отсутствия требований к оборудованию, поскольку жалобы и отсутствие набора данных являются душой машинного обучения.

Первоначальные обязательства

Первую интуицию в машинном обучении дал Артур Сэмюэл, американский пионер компьютеров и искусственного интеллекта, в 1959 году, когда он создал программу для игры в шашки, которая могла учиться на своем предыдущем опыте и улучшать ее прогресс. соответственно.

В 1998 году Том Митчелл установил еще одну веху в области машинного обучения, в которой он высказал идею «хорошо поставленной задачи», заявив: «Считается, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T. и некоторый показатель эффективности P, если его эффективность на T, как измеряется P, улучшается с опытом E '.

Машинное обучение в нашей повседневной жизни

Со временем, когда машинное обучение стало неотъемлемой частью нашей жизни, мы все сознательно или неосознанно использовали машинное обучение в повседневной жизни, просто считайте себя подписывающимся на «СТРАННЫЕ ВЕЩИ» в Netflix, скорее всего, что Вам автоматически будет рекомендовано еще одно научно-фантастическое шоу.

Системы распознавания голоса, такие как Siri и Cortana, используют машинное обучение и глубокие нейронные сети для имитации человеческого взаимодействия.

Такие компании, как Uber, используют машинное обучение для определения ярмарки такси в реальном времени, учитывая время прибытия, места посадки, время суток, загруженность дорог и т. Д. В качестве параметров, которые он производит для переменных цен на поездку.

От рекомендаций друзей Facebook до предложений поисковых систем Goggles - машинное обучение стало неотъемлемой частью нашей жизни, и его неизбежно используют повсюду и повсюду.

Машинное обучение и его область применения

Объем машинного обучения не ограничивается только техническими гигантами. Ученые находят более эффективные способы реализации этой полезной техники ради доброй воли общества, например, группа исследований и разработок Microsoft в настоящее время работает над ранним обнаружением рака. клетки и их репликация, чтобы в будущем можно было заранее составить интуитивное представление о том, предрасположен ли человек к раку или нет.

Вместе с еще одной группой ученых из Intel работает над концепцией точной медицины (которая представляет собой медицинскую модель, предлагающую индивидуальную настройку здравоохранения), чтобы найти нежелательные мутации в геноме человека и их исправление.

Помимо медицины, применение машинного обучения можно увидеть и в разработке беспилотных автомобилей, где такие технологии, как компьютерное зрение, используются для составления карт автоматизированных, но более безопасных дорожных поездок.

Израиль показывает нам лучший пример машинного обучения в сельском хозяйстве, будучи заброшенным государством, он разработал несколько действительно умных методов капельного орошения, чтобы обеспечить минимальное потребление воды, что помогло ему завоевать признание среди ведущих стран с самой высокой агроэкономикой. .

Заключение

Машинное обучение со временем расширяет свои границы от нашей простой компьютерной системы до сложного ракетостроения; он вносит значительные улучшения в этот давно существующий мир, чтобы принести пользу человечеству.

Машинное обучение со временем претерпело различные изменения, но предстоит еще многое изучить и открыть. Так что, если вам немного интересна эта область, тогда мой друг, это, вероятно, лучшее время, чтобы погрузиться в нее, позвольте себе погрузиться в океан любопытства и позвольте своей страсти к путешествиям путешествовать по этому увлекательному состоянию искусства.

За машинным обучением будущее уже наступило, поэтому изобретайте вещи, о которых никто не мог даже представить, и позволяйте своим инновациям вдохновлять других.

Если вам понравилась эта статья, прокомментируйте ее в разделе комментариев и не стесняйтесь давать какие-либо отзывы, так как они определенно поднимут мой боевой дух, вдохновляя меня писать больше. Так что желаю увидеть вас поскорее, ребята, а пока мы с вами поговорим о машинном обучении, позвольте мне попрощаться с вами очень весело.

Не стесняйтесь связаться со мной в LinkedIn- https://www.linkedin.com/in/deepak-mehra-408a24157/

Желаю вам очень приятного обучения.