Machine Learning
През последните няколко години machine
learning (машинното обучение) се превърна в една от
най-горещите теми в света на технологиите. И не е чудно защо: машин лърнинга има потенциала да промени
начина, по който живеем и работим, като улесни ежедневните задачи и автоматизира
повтарящите се операции.
Software Academy към Нет Ит създаде професионално обучение за
подготвяне на така търсените кадри, именно в областа на machine learning технологиите. Вижте подробна програма на обучението
тук.
Но какво точно представлява
машинното обучение?
В най-простата си форма machine
learning е начин да се научат компютрите да разпознават модели. Това може да се
направи с помощта на различни техники, включително дървета на решенията, машини
с поддържащи вектори и невронни мрежи. След като компютърът се е научил да
разпознава модели, той може да бъде използван за изготвяне на прогнози за нови
данни. Например алгоритъмът за машинно обучение може да се използва за
прогнозиране дали даден клиент вероятно ще купи даден продукт въз основа на
миналото му поведение. Machine learning е все още в начален стадий, но вече
започна да оказва влияние върху живота ни по редица начини. От личните
асистенти като Siri и Alexa до самоуправляващите се автомобили - machine
learning променя света около нас.
Machine learning е метод за
обучение на компютри да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. То
е клон на изкуствения интелект, основан на идеята, че системите могат да се
учат от данни, да идентифицират модели и да правят прогнози с минимална човешка
намеса. Терминът " machine learning " е въведен през 1959 г. от
компютърния учен Артър Самюъл. Алгоритмите за машинно обучение се използват в
различни области, включително медицина, финанси итекстови анализи. Приложенията
му са обширни и широкообхватни. Един от последните примери е AlphaGo на Google,
който през 2016 г. за първи път в историята победи професионални играчи на стратегическата компютърна игра "Стар Крафт".
Тъй като машинното обучение продължава да се развива, вероятно през следващите
години ще видим още по-невероятни и животоспасяващи приложения.
Мachine learning е област от компютърните науки, която използва
статистически техники, за да даде на компютрите възможност да се
"учат" от данни, без да бъдат изрично програмирани. Основната идея е
да се изградят алгоритми, които могат автоматично да се подобряват при наличие
на повече данни. Например, алгоритъм за машинно обучение може да се използва за
автоматично идентифициране на обекти в изображения или за идентифициране на измами
с кредитни карти. Мachine
learning е тясно свързано със статистиката и оптимизацията, които също се
занимават с изготвянето на добри прогнози при наличие на данни. Мachine learning обаче обикновено се отнася
до използването на много големи набори от данни и прилагането на доста сложни
модели, докато статистиката и оптимизацията често се фокусират върху по-малки
набори от данни и по-прости модели.
Мachine learning е бързо развиваща се област с много обещаващи
приложения. Въпреки това тя все още е активна област на научни изследвания и
има много въпроси. Например, един от основните въпроси е как да се проектират
алгоритми, които могат да се учат ефективно от много големи набори от данни.
Друг въпрос е как да се разработят ефективни начини за представяне на данните,
така че те да могат да се изучават ефективно. Някои задачи за машинно обучение,
като например разпознаването на обекти, се изучават от десетилетия и е
постигнат значителен напредък. Други, като например машинният превод, са много
по-нови и все още има много възможности за подобрение.
Направете крачка към бъдещето, запишете се на курс по machine learning на Software
Academy и открийте тайните на
изкуствения интелект. Вижте подробности относно обучението тук.
