Тема

Как работят алгоритмите за машинно обучение?

16 May, 2022 Георги Дамянов 5

Отговори (5):

  • Автор: Радомира Бояджиева
    17.05.2022

    За да разберем как работят алгоритмите за машинно обучение, първо трябва да разберем какво е машинно обучение. Машинното обучение е подобласт на изкуствения интелект (ИИ), която се занимава с разработването на компютърни системи, които могат да се учат от данни и да подобряват работата си с течение на времето. Докато традиционните системи за ИИ са предназначени за изпълнение на конкретни задачи, като например игра на шах или диагностициране на медицински изображения, алгоритмите за машинно обучение са проектирани така, че да се подобряват автоматично при наличие на данни за обучение, свързани с конкретната задача. Като цяло има три вида алгоритми за машинно обучение: обучение с наблюдение, обучение без наблюдение и обучение с подсилване. Алгоритмите за контролирано обучение се обучават върху маркирани данни, т.е. данни, при които на всеки пример е даден правилен етикет.

  • Автор: Ивета Стамова
    17.05.2022

    В машинното обучение са включени много математика и статистика, но на високо ниво алгоритмите за машинно обучение работят, като намират модели в данните. Например, ако имате набор от данни за цените на жилищата иInvicta Force Men's 40mm Platinum Plated Stainless Steel Automatic Watch се опитваме да научим функцията, която предсказва цените на жилищата въз основа на различни характеристики (квадратура, брой спални и т.н.), алгоритъмът за машинно обучение ще се опита да намери най-подходящата линия или крива, която свързва всички точки от данните. По-специфично за машинното обучение, алгоритъмът търси закономерности в данните, за да прави прогнози или препоръки.

  • Автор: Миглена Гюзелева
    17.05.2022

    Алгоритмите работят, като изграждат модели на базата на данни. Данните се подават на алгоритъма, който след това ги изследва за модели. След това алгоритъмът се настройва така, че да отговаря на тези модели, и предсказва какво ще се случи след това. Алгоритмите за машинно обучение непрекъснато се учат и подобряват, тъй като са изложени на повече данни.

  • Автор: Диляна Караславова
    16.05.2022

    Алгоритмите за машинно обучение са клон на изкуствения интелект, който се учи от данни, за да подобри изпълнението на задачите си. Съществуват три основни вида алгоритми за машинно обучение: контролирано, неконтролирано и обучение с подсилване
    Алгоритмите за контролирано обучение се учат от маркирани данни за обучение, за да получат прогнозен резултат. Например, алгоритъм за обучение с наблюдение може да се използва за определяне дали даден имейл е спам или не. Алгоритъмът ще се учи от набор от данни за обучение с маркирани имейли (спам/неспам) и след това ще използва тези знания, за да маркира нови имейли.
    Алгоритмите за неконтролирано обучение се учат от немаркирани данни, за да открият скрити модели или структури. Например един неконтролиран алгоритъм може да се използва за групиране на подобни документи.

  • Автор: Лазар Витяков
    16.05.2022

    За да разберем как работят алгоритмите за машинно обучение, първо трябва да разберем какво е машинно обучение. Машинното обучение е подобласт на изкуствения интелект (ИИ), която се занимава с разработването на компютърни системи, които могат да се учат от данни и да подобряват работата си с течение на времето. Докато традиционните системи за ИИ са предназначени за изпълнение на конкретни задачи, като например игра на шах или диагностициране на медицински изображения, алгоритмите за машинно обучение са проектирани така, че да се подобряват автоматично при наличие на данни за обучение, свързани с конкретната задача. Като цяло има три вида алгоритми за машинно обучение: обучение с наблюдение, обучение без наблюдение и обучение с подсилване. Алгоритмите за контролирано обучение се обучават върху маркирани данни, т.е. данни, при които на всеки пример е даден правилен етикет.