Category archives:

Подмножество машинного обучения Может обучаться на небольших наборах данных Требует больших объемов данных Требует большего вмешательства человека для коррекции и обучения Обучается самостоятельно на основе окружающей среды и прошлых ошибок Более короткое обучение и более низкая точность Более длительное обучение и более высокая точность Выводит простые, линейные корреляции Может обучаться на центральном процессоре CPU Требуется специализированный графический процессор GPU Для обучения Что такое обработка естественного языка NLP?

Обработка естественного языка NLP - это еще одна ветвь машинного обучения, которая занимается тем, как машины понимают, как машины понимают, как машины понимают, как понимают мир.

Обработка естественного языка NLP - это еще одна ветвь машинного обучения, которая занимается тем, как машины могут понимать человеческий язык. Этот тип машинного обучения можно найти в таких технологиях, как виртуальные помощники Siri, Alexa и Google Assist, корпоративные чат-боты и программное обеспечение для распознавания голоса. Что такое искусственный интеллект? На самом базовом уровне область искусственного интеллекта использует вычисления и данные для решения машинных задач. Они могут быть простыми, как компьютерная программа, которая может играть в шахматы, или сложными, как алгоритм, который может предсказать структуру РНК вируса, чтобы помочь в разработке вакцин.

Deep Blue, компьютер, играющий в шахматы До развития машинного обучения искусственно интеллектуальные машины или программы должны были быть запрограммированы так, чтобы реагировать на ограниченный набор входных данных.

Но система была чисто реактивной. Чтобы Deep Blue лучше играл в шахматы, программисты должны были постоянно добавлять новые функции и возможности. Для того чтобы машина или программа могла совершенствоваться самостоятельно, без дополнительного участия программистов-людей, нам необходимо машинное обучение.

Что такое машинное обучение? Машинное обучение относится к изучению компьютерных систем, которые обучаются и адаптируются автоматически на основе опыта, без явного программирования. Машина следует набору правил - называемому алгоритмом - для анализа и получения выводов из данных. Чем больше данных анализирует машина, тем лучше она может выполнить задачу или принять решение. Каждый раз, когда вы указываете, что вам нравится песня, прослушивая ее до конца или добавляя в свою библиотеку, сервис обновляет свои алгоритмы, чтобы дать вам более точные рекомендации.

Netflix и Amazon используют схожие алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать персонализированные рекомендации. Когда машине давался только один ответ, она была запрограммирована на ответ на соответствующий вопрос. Если он ошибался, программисты исправляли его. К тому времени, когда Watson принял участие в игре Jeopardy, он мог за считанные секунды проанализировать миллионы страниц информации и составить список возможных ответов, ранжированных по степени вероятности их правильности, даже если он никогда раньше не видел конкретной подсказки Jeopardy.

Что такое машинное обучение?

Что такое глубокое обучение? В то время как алгоритмы машинного обучения часто нуждаются в человеческой коррекции, когда они ошибаются, алгоритмы глубокого обучения могут улучшать свои результаты путем повторения, без вмешательства человека. Алгоритм машинного обучения может обучаться на относительно небольших наборах данных, но алгоритм глубокого обучения требует больших наборов данных, которые могут включать разнообразные и неструктурированные данные.

Подумайте о глубоком обучении как об эволюции машинного обучения. Глубокое обучение - это метод машинного обучения, при котором алгоритмы и вычислительные блоки - или нейроны - объединяются в так называемую искусственную нейронную сеть. Эти глубокие нейронные сети вдохновлены структурой человеческого мозга. Данные проходят через эту сеть взаимосвязанных алгоритмов нелинейным образом, подобно тому, как наш мозг обрабатывает информацию. AlphaGo, дальнейший потомок Deep Blue AlphaGo стала первой программой, которая обыграла человека в го, а также первой программой, которая обыграла чемпиона мира по го в го. Го - это настольная игра возрастом 3000 лет, зародившаяся в Китае и известная своей сложной стратегией.

Создатели AlphaGo начали с того, что представили программе несколько игр в го, чтобы научить ее механике. Затем он начал играть против различных версий самого себя тысячи раз, учась на своих ошибках после каждой игры.

AlphaGo была игрой Го.

AlphaGo стал настолько хорош, что лучшие в мире человеческие игроки изучали его гениальные ходы. Последняя версия алгоритма AlphaGo, известная как MuZero, может освоить такие игры, как го, шахматы и "Атари", даже не требуя объяснения правил.

.

Компании ежедневно генерируют беспрецедентные объемы данных. Глубокое обучение - один из способов извлечь ценность из этих данных. Если это введение в ИИ, глубокое обучение и машинное обучение вызвало у вас интерес, то курс "ИИ для всех" предназначен для обучения основам ИИ студентов без технического образования. Далее вы узнаете, как создавать интеллектуальные приложения со специализацией в области машинного обучения.

И наконец, построение и обучение искусственных нейронных сетей в специализации Deep Learning. Обнаружение фальшивых новостей с помощью машинного обучения : Обучение модели глубокого обучения для обнаружения фальшивых новостей по корпусу новостей. В зависимости от вашего опыта и времени, которое вы можете посвятить обучению, вам может потребоваться несколько недель, несколько месяцев или год, чтобы создать прочную основу машинного обучения.

Есть несколько советов о том, как справиться с этой задачей. Согласно декабрьскому исследованию Burning Glass, спрос на навыки ИИ и машинного обучения вырастет на 71% в течение следующих пяти лет

.

Навигация

Location | Posted in

thoughts on “

  1. Оно то все так, но как по мне если есть посетители на сайтов, то есть и комментарии, т.к. каждый хочет принят участие в обсуждении той или иной темы, тем самым засветиться в кругу блогеров, так что считаю количество комментариев прямопропорционально зависит от количества посетителей,.. ну не берем спам естественно

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *