Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Когда для модели отображается изображение птицы, она маркирует изображение с некоторой степенью достоверности.

Этот тип машинного обучения называется контролируемым обучением, где алгоритм обучается на данных, размеченных человеком.

Чем больше примеров мы предоставляем контролируемому алгоритму обучения, тем точнее он производит классификацию новых данных.

Неуправляемое обучение, это еще один тип машинного обучения, которое основывается на предоставлении алгоритму неразмеченных данных и позволяет ему самостоятельно находить шаблоны.

Вы предоставляете просто входные данные, и позволяете машине делать выводы и находить шаблоны.

Этот тип обучения может быть полезен для кластеризации данных, когда данные группируются в соответствии с тем, насколько они похожи на своих соседей и отличаются от всего остального.

Как только данные кластеризованы, можно использовать различные методы для изучения этих данных и поиска шаблонов.

Например, можно создать алгоритм машинного обучения с постоянным потоком сетевого трафика и позволить ему независимо изучать активность в сети – базовый уровень, нормальную сетевую активность, а также выбросы и, возможно, злонамеренное поведение, происходящее в сети.

Третий тип алгоритма машинного обучения, обучение с подкреплением, это алгоритм машинного обучения с набором правил и ограничений и позволяет ему учиться достигать целей.

Вы определяете состояние, желаемую цель, разрешенные действия и ограничения.

И алгоритм выясняет, как достичь цели, пробуя различные комбинации разрешенных действий, и его награждают или наказывают в зависимости от того, было ли решение правильным.

Алгоритм изо всех сил старается максимизировать свои вознаграждения в рамках предусмотренных ограничений.

И вы можете использовать обучение с подкреплением, чтобы научить машину играть в шахматы или преодолеть какие-либо препятствия.

Таким образом, машинное обучение – это широкая область, и мы можем разделить его на три разные категории: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.

И есть много разных задач, которые мы можем решить с помощью них.

В контролируемом обучении, в наборе данных есть метки, и мы используем их для построения модели классификации данных.

Это означает, что, когда мы получаем данные, у них есть метки, которые говорят о том, что представляют эти данные.