Maŝinlernado estas subkampo de artefarita inteligenteco (AI) kiu temigas la evoluon de algoritmoj kaj modeloj kiuj ebligas komputilojn lerni kaj fari prognozojn aŭ decidojn sen esti eksplicite programitaj. Ĝi estas potenca ilo, kiu permesas maŝinojn aŭtomate analizi kaj interpreti kompleksajn datumojn, identigi ŝablonojn kaj fari informitajn decidojn aŭ antaŭdirojn.
Ĉe ĝia kerno, maŝinlernado implikas la uzon de statistikaj teknikoj por ebligi komputilojn lerni de datumoj kaj plibonigi sian efikecon pri specifa tasko laŭlonge de la tempo. Tio estas atingita per la kreado de modeloj kiuj povas ĝeneraligi de la datenoj kaj fari prognozojn aŭ decidojn bazitajn sur novaj, neviditaj enigaĵoj. Tiuj modeloj estas trejnitaj uzante etikeditajn aŭ neetikeditajn datenojn, depende de la speco de lernadoritmo utiligita.
Estas pluraj specoj de maŝinlernado-algoritmoj, ĉiu taŭga por malsamaj specoj de taskoj kaj datumoj. Kontrolita lernado estas unu tia aliro kie la modelo estas trejnita uzante etikeditajn datenojn, kie ĉiu enigaĵo estas rilata al ekvivalenta produktaĵo aŭ etikedo. Ekzemple, en spama retpoŝta klasifiktasko, la algoritmo estas trejnita uzante datumaron de retpoŝtoj etikeditaj kiel aŭ spamo aŭ ne spamo. La modelo tiam lernas klasifiki novajn, neviditajn retpoŝtojn bazitajn sur la ŝablonoj kiujn ĝi lernis de la trejnaj datumoj.
Nekontrolita lernado, aliflanke, implikas trejnadomodelojn uzantajn neetikeditajn datenojn. La celo estas malkovri ŝablonojn aŭ strukturon ene de la datenoj sen ajna antaŭa scio pri la produktaĵo aŭ etikedoj. Clustering estas ofta nekontrolita lerna tekniko, kie la algoritmo grupigas similajn datenpunktojn kune surbaze de iliaj enecaj similecoj aŭ diferencoj.
Alia grava speco de maŝinlernado estas plifortiga lernado. En ĉi tiu aliro, agento lernas interagi kun medio kaj maksimumigi rekompencan signalon farante agojn. La agento esploras la medion, ricevas religon en la formo de rekompencoj aŭ punoj, kaj alĝustigas siajn agojn por maksimumigi la akumulan rekompencon laŭlonge de la tempo. Ĉi tiu speco de lernado estis sukcese aplikata al taskoj kiel ludado, robotiko kaj aŭtonoma veturado.
Maŝina lernado havas ampleksan gamon de aplikoj tra diversaj industrioj. En kuracado, ĝi povas esti uzata por antaŭdiri malsanojn, identigi ŝablonojn en medicinaj bildoj aŭ personecigi kuracajn planojn. En financo, maŝinlernado-algoritmoj povas esti utiligitaj por fraŭdodetekto, kreditpoentado kaj algoritma komerco. Aliaj aplikoj inkluzivas naturlingvan prilaboradon, komputilan vidadon, rekomendajn sistemojn kaj multajn pli.
Maŝinlernado estas subkampo de artefarita inteligenteco kiu temigas la evoluon de algoritmoj kaj modeloj kiuj ebligas komputilojn lerni de datenoj kaj fari antaŭdirojn aŭ decidojn. Ĝi implikas la uzon de statistikaj teknikoj por trejni modelojn uzante etikeditajn aŭ neetikeditajn datenojn, kaj ĝi havas diversajn specojn de algoritmoj taŭgaj por malsamaj taskoj kaj datenoj. Maŝinlernado havas multajn aplikojn tra industrioj, igante ĝin potenca ilo por solvi kompleksajn problemojn kaj fari decidojn de datumoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
- Kio estas TensorBoard?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)