Masinõpe tähendab masinat, mis õpib iseendas ja on automatiseeritud andmete analüüsi meetod. See on teadus, mis võimaldab arvuteid analüüsida andmeid ja automaatselt luua neid andmeid. Masin saab andmetega varundada ja kohanduda ennast täpsemaks tegemiseks ning vastavalt sellele tegutseda.
Mis on masin õpe?
Kui need on programmeeritud, ei vaja need keerulised algoritmid edasist programmeerimist. Nad saavad kohaneda ja ise õpetada neile esitatud andmete alusel. Mõtle autosõiduks, masinaõppe algoritmid, mis on paigaldatud kapoti alla, tagavad, et auto saab ise õppida ja otsuseid teha. Nii on rohkem autot juhitud, täpsemad ja täpsemad otsused, mida ta võtab.
Veel üks oluline nende kasutamise valdkond on andmete turvalisus ja pahavara tuvastamine. Tänapäevased viirusetõrjelahendused kipuvad õppima erinevate kasutajate kasutamisest ja looma jätkusuutlikuma tarkvara, mis suudaks sulgeda suuremaid turvaplaane. Võltsitud tehinguid saab avastada ja neid kõiki selgitada nende algoritmide ja mõnede reaalmaailma andmete abil.
Vaadake seda huvitavat Forbesi lugemist, milles käsitletakse masinapõhiste algoritmide peamisi kasutusvaldkondi.
Kuidas õppida "Machine Learning"?
Nagu arvuti- ja tehnoloogiaekspertide seas, hakkab Masinatõppus olema kõige soovitud tulevikuvälja. Ka andmeinsenerid maksavad palju paremini kui tavalised tarkvaraarendajad / insenerid. Kui mingil juhul huvitavad teid suuredandmed ja olete oma klassi kuningas. Või äkki just see tehnika valdkond tundub teile intuitiivne, saate sellest karjääri teha.
Alustamiseks peate olema kursis väga põhiliste arvutiteadustega. Põhiteaduste õpetamine toimub esimesel aastal enamikes kolleegiumides üle kogu maailma. Aga kui juhtub, et muutute väljad infotehnoloogiasse või kui te lihtsalt ei õpi arvutite arvutit kolledžis, peate kontrollima mõningaid põhilisi arvutiprogramme. Ma soovitan igal ajal Harvardi CS50-d. See on saadaval tasuta kui EDx-i veebikursus ja saate valida ka tasulise sertifikaadi.
Kui teil on põhitõed, peate edasi liikuma staatilises, arvutuslikus ja mõnes muus matemaatikavaldkonnas. Nüüd on aeg õppida tõelisi masinloetmisalgoritme. Soovitan lugeda seda artiklit Darshan Hedge'ist. Ta oli NVIDIA Masinõppe Insener ja töötab praegu Ottoga. Selles artiklis arutas ta samm-sammult protsessi, et saada edukaks masin õppe inseneriks.
Masinõppus ja tehisintellekt
Masinaõpetus on tavaliselt segaduses Tehisintellekt kuid ma ütlen, et Machine Learning on kunstliku luure alamhulk. Tehisintellekt on laiem mõiste, et arvutid ja masin täidavad ülesandeid ise. Ja masin õpe on umbes kohandada algoritme esitatud andmed.
Ma sooviksin tsiteerida Xavier Amatrianini Quora vastust:
Machine learning is a particular approach to artificial intelligence. It is true that it is proving to me the most successful approach to AI. But, I disagree with ---‘s answer: it is NOT the “only” approach.
Näiteks võite olla üllatunud, et mõnda ise juhtivat autot, mis praegu kirjeldavad end AI-ga, kasutavad väga vähe masinõlke ja kasutavad enamasti reeglipõhiseid süsteeme.
See ütleb, et ma nõustun, et enamus AI rakendusi kasutab või hakkavad ML-i kasutama.
Lugege täielikku vastust siin.
Microsoft Azure Machine Learning
Azure on Microsofti poolt pakutav pilveteenus, mis võimaldab teil luua ja kasutada m-võimsaid masinloetmisrakendusi liikvel olles. See on mõeldud selliste rakenduste loomiseks, mis kasutavad prognoositavat analüüsi, et teatada futuristlikest olukordadest. Andmetest lähtudes saavad rakendused prognoosida tulevaste vigade ja rasketes olukordades. Siin kasutatavad komplekssed algoritmid kuuluvad Xboxi, Cortana ja muudele Microsofti toodetele. Saate tasuta registreerida Microsofti Azure Machine Learning Studio'i või valida 9,99 $ / kuu pakett, mis sisaldab palju funktsioone.
Masinaprogramm on väga huvitav valdkond, kus käsi panna. Kui teile meeldib andmete arusaamine, siis kindlasti meeldib masin õppimine.Vaadake kõik artiklid, mida olen selles postituses erinevates kohtades lingitud. Nad tõmbavad mind kindlasti mulle ja motiveerivad sind selle huvitava teaduse kohta rohkem lugema.
