Masinõpe

Mis on masinõpe:

Masinõpe on arvutiteaduse valdkond, mis tähendab "masinaõpet".

See on osa tehisintellekti kontseptsioonist, mis uurib, kuidas masinatel tekib inimeste ülesandeid.

See on arvutites kasutatav programmeerimine, mis on moodustatud eelnevalt määratletud reeglitest, mis võimaldavad arvutitel teha otsuseid eelmiste andmete ja kasutaja poolt kasutatavate andmete põhjal.

Sõiduplaanide kohaselt on arvutil võime teha otsuseid, mis võivad lahendada probleeme või tõsta näiteks väljaandeid internetis.

Kuidas masin õpib?

Operatsiooni aluseks on algoritmid, mis on defineeritud ja koostatud informatsioonist ja juhistest, mida arvuti järgib.

Need järjestused võimaldavad arvutitel teha otsuse vastavalt olukorrale ja sisestatud teabele.

Algoritm kannab teavet selle kohta, kuidas teatud protseduure ja toiminguid teha või kuidas toimingut läbi viia.

Algoritmide kasutamiseks on olemas mitut tüüpi rakendus- ja programmeerimiskeeli. Need varieeruvad vastavalt vajadustele, mis on täidetud või loodud algoritmi eesmärgiga.

Masinõppe tüübid

Masinõppe põhitüüpe on kaks: juhendatav õppimine ja järelevalveta õppimine.

Jälgitud õppimine

Järelevalveõppes on masinasse lisatud eelmine andmekogum ja kasutajale antud soovitused peaksid olema sarnased salvestatud andmetega.

Põhimõtteliselt kasutatakse teavet kasutaja oodatava tulemuse ennustamiseks või kasutatavate elementide liigitamiseks.

Näide: foto paigutatakse Interneti-brauserisse, mis otsib teavet pildi või muude sarnaste piltide päritolu kohta.

Kontrollimata õppimine

Järelevalveta õppimisel puudub konkreetne oodatav tulemus, st ristviidete tulemusi ei ole võimalik ennustada.

Seda tüüpi õppe puhul rühmitatakse andmed ja tulemused muutuvad vastavalt muutujaile.

Näide: raamatukogu otsingumootoris on võimalik saavutada erinevaid tulemusi. Tulemuste muutmine sõltub otsingu liigist ja kasutatavatest muutujatest, nagu näiteks raamatu nimi, autori nimi või avaldamise kuupäev.

Vaata ka tehisintellekti tähendust.

Mis on masinõpe?

Masinõpet saab kasutada paljude funktsioonide jaoks. Üks tänapäeva enim kasutatud on sotsiaalmeedia, internetiotsing ja digitaalne turundus.

Näiteks kasutatakse Interneti-kasutajale ettepanekute tegemiseks masinaõppe algoritme. Neid kasutatakse virtuaalkaubanduse saitidel, sotsiaalsetes võrgustikes, mängudes, videomälu platvormides ja muusika esitamise rakendustes.

Sel juhul kasutab algoritm oma järjestuste andmeid ja internetis navigeerimise ajaloo andmeid kasutajale uute ettepanekute tegemiseks. Kasutajate eelistusi sirvimise ja andmete jagamise ajal kasutatakse sarnaste programmide või teenuste pakkumiseks.

Need on tavalisemad kasutusalad, kuid teadmisi masinõppest saab rakendada ka paljudes teistes olukordades, näiteks:

• teadusuuringud Internetis, \ t
• andmete kogumine ja analüüs, \ t
• rämpspostide jälgimine,
• teabe korraldamine ja liigitamine, \ t
• pettuse otsimine Internetis.

Erinevus masinaõppe ja sügava õppimise vahel

Nii masinõppimine kui ka sügav õppimine on tehisintellekti kasutamise viisid. Kuid nende vahel on erinevused, sest sügaval õppimisel (mis tähendab sügavat õppimist) on omadusi, mis sarnanevad rohkem inimese õppimisvõimega.

Sügav õppimine kasutab ka kindlate andmete ennustavaid tulemusi. Erinevus seisneb selles, et see juhtub täpsemini, rohkem kui see, mis juhtub inimese ajus, sest arvuti suudab informatsiooni paindlikumalt kohandada.

Seda seetõttu, et sügavas õppes luuakse kunstlik närvivõrk, mis töötab nagu inimese aju neuronite võrk.

Just see võrk teeb masina toimimise paljude sarnasuste aju toimimisega ning on võimeline informatsiooni tundma õppima ja tõlgendama.

Vaata ka Tarkvara ja Bitcoini tähendusi.