Что такое машинное обучение и как оно отличается от искусственного интеллекта?

Machine Learning означает машину, которая учится сама по себе и является методом автоматического анализа данных. Именно наука позволяет компьютерам анализировать данные и автоматически строить модели из этих данных. Машина может питаться данными и адаптироваться для более точных предсказаний и действовать соответственно.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение постоянно. Вы помните простые алгоритмы распознавания образов? Эти алгоритмы были основой машинного обучения. В сегодняшнем мире вы можете легко найти более сложные алгоритмы анализа данных, которые могут давать более надежные и точные результаты.

После программирования эти сложные алгоритмы не требуют дальнейшего программирования. Они могут адаптироваться и обучать себя на основе предоставленных им данных. Рассматривайте самозанятый автомобиль, алгоритмы машинного обучения, реализованные под капотом, гарантируют, что автомобиль сможет самостоятельно учиться и принимать решения. Таким образом, больше автомобилей было обусловлено, более точные и точные решения, которые он примет.

Кроме того, еще одной важной областью их использования является защита данных и обнаружение вредоносных программ. Современные антивирусные решения имеют тенденцию учиться на использовании разных пользователей и создавать более устойчивое программное обеспечение, которое может закрыть основные лазейки безопасности. Мошеннические транзакции могут быть обнаружены и указаны с помощью этих алгоритмов и некоторых реальных данных.

Посмотрите на это интересное чтение из Forbes, в котором обсуждаются основные области использования алгоритмов машинного отскакивания.

Как узнать «Машиноведение»?

По мнению экспертов в области компьютеров и технологий, Machine Learning станет самым желанным будущим полем. Кроме того, инженеры по данным платят намного лучше, чем обычные разработчики / инженеры. Если в любом случае большие данные вас интересуют, и вы стали королем статистики вашего класса. Или, может быть, только эта область техники кажется вам интуитивной, вы можете сделать карьеру.

Чтобы начать, вам нужно быть знакомым с очень простой информатикой. Базовая компьютерная наука преподается в первый год большинства колледжей по всему миру. Но если вы случайно меняете поля в информатике или если вы просто не изучаете компьютеры в колледже, вам нужно проверить некоторые основные компьютерные программы. Я бы предложил Harvard`s CS50 в любое время. Он доступен бесплатно как онлайн-курс по EDx, и вы также можете выбрать оплачиваемый сертификат.

После того, как у вас есть основы, вам нужно продвинуться по статике, исчислению и некоторым другим областям математики. Теперь пришло время изучить настоящие алгоритмы машинного обучения. Я бы предложил прочитать эту статью из Darshan Hedge. Он был инженером по машиностроению в NVIDIA и в настоящее время работает с Отто. В этой статье он обсудил шаг за шагом, чтобы стать успешным инженером по машиностроению.

Машиноведение и искусственный интеллект

Машинное обучение обычно путают с Искусственным интеллектом , но я говорю, что машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта. Искусственный интеллект - это более широкая концепция, позволяющая компьютерам и машинам выполнять сами задачи. И машинное обучение - это адаптация алгоритмов к предоставленным данным.

Я хотел бы процитировать ответ в Quora от Xavier Amatriain:

Машинное обучение - это особый подход к искусственному интеллекту. Это правда, что это доказывает мне самый успешный подход к ИИ. Но, я не согласен с ответом: это НЕ единственный подход.

Например, вы будете удивлены, узнав, что некоторые самозанятые автомобили, которые в настоящее время описывают себя как использование ИИ, используют очень малое обучение машинам и в основном используют системы на основе правил.

Тем не менее, я согласен с тем, что большинство приложений AI в настоящее время действительно используют или скоро будут использовать ML.

Прочитайте полный ответ здесь.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure - это облачный сервис, предлагаемый Microsoft, который позволяет вам создавать и развертывать m] мощные приложения для машинного обучения на ходу. Речь идет о создании приложений, которые используют интеллектуальный анализ для отчета о футуристических ситуациях. Основываясь на данных, приложения могут прогнозировать предстоящие ошибки и сложные ситуации. Используемые здесь сложные алгоритмы относятся к Xbox, Cortana и другим продуктам Microsoft. Вы можете подписаться на Microsoft Azure Machine Learning Studio бесплатно или выбрать пакет 9.99 $ / month, который включает в себя множество функций.

Машинное обучение - очень интересное поле для занятий. Если вам нравятся данные, вам обязательно понравится Machine Learning. Просмотрите все статьи, которые я связал в разных местах этого сообщения. Они наверняка порадуют вас и побудят вас больше узнать об этой интересной науке.