Sisu
- Definitsioon - mida tähendab masinõpe?
- Sissejuhatus Microsoft Azure'i ja Microsoft Cloud | Kogu selle juhendi kaudu saate teada, mis on pilvandmetöötlus ja kuidas Microsoft Azure aitab teil pilvest rännata ja oma ettevõtet juhtida.
- Techopedia selgitab masinõpet
Definitsioon - mida tähendab masinõpe?
Masinõpe on tehisintellekti distsipliin, mis on suunatud inimese teadmiste tehnoloogilisele arengule. Masinõpe võimaldab arvutitel analüüsi, enesetreeningu, vaatluse ja kogemuste abil uute olukordadega toime tulla.
Masinõpe hõlbustab arvutustehnika pidevat edasiarendamist uute stsenaariumidega kokkupuutumise, testimise ja kohandamise kaudu, kasutades samal ajal mustri ja suundumuste tuvastamist paremate otsuste tegemiseks järgmistes (ehkki mitte identsetes) olukordades.
Masinõpet segatakse sageli andmete kaevandamise ja teadmiste otsimisega andmebaasides (KDD), mis kasutavad sarnast metoodikat.
Sissejuhatus Microsoft Azure'i ja Microsoft Cloud | Kogu selle juhendi kaudu saate teada, mis on pilvandmetöötlus ja kuidas Microsoft Azure aitab teil pilvest rännata ja oma ettevõtet juhtida.
Techopedia selgitab masinõpet
Masinõppe pioneer ja Carnegie Melloni ülikooli (CMU) professor Tom M. Mitchell ennustas inimeste ja masinõppe arengut ja sünergiat. Tänane uudistevoog on suurepärane näide. Uudistevoog on programmeeritud kasutajasõbra sisu kuvamiseks. Kui kasutaja sildistab või kirjutab sageli konkreetse sõbra seinale, muudab uudistevoog oma käitumist, et kuvada rohkem selle sõbra sisu.
Muud masinõppe rakendused hõlmavad süntaktilist mustrituvastust, loomuliku keele töötlemist, otsimootoreid, arvutinägemust ja masinatunnetust.
Inimese intuitsiooni masinas on keeruline korrata, peamiselt seetõttu, et inimesed õpivad ja täidavad sageli alateadlikult otsuseid.
Nagu lapsed, vajavad masinad tulevase käitumise dikteerimiseks mõeldud laiade algoritmide väljatöötamisel pikemat treeningperioodi. Treeningtehnikate hulka kuulub rote õppimine, parameetrite reguleerimine, makrooperaatorid, tükeldamine, seletuspõhine õpe, rühmitamine, vigade parandamine, juhtumite registreerimine, mitme mudeli haldamine, tagasi levimine, tugevdusõpe ja geneetilised algoritmid.