Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Машинное обучение и Искусственный Интеллект
Шрифт:

Мы можем назначить дискретные результаты y на основе многих входных признаков x.

В примере с сердцем, учитывая набор признаков x, таких как удары в минуту, вес тела, возраст и пол, алгоритм классифицирует выходные данные y как две категории: истина или ложь, предсказывая, будет ли сердце работать нормально или нет.

В других классификационных моделях мы можем классифицировать результаты по более чем двум категориям.

Например, прогнозирование, является ли данный рецепт рецептом индийского, китайского, японского или тайского блюда.

И

с помощью классификации мы можем извлечь особенности из данных.

Особенности в этом примере сердцем, это сердечный ритм или возраст.

Особенности – это отличительные свойства шаблонов ввода, которые помогают определить категории вывода.

Здесь каждый столбец является особенностью, а каждая строка – точкой ввода данных.

Классификация – это процесс прогнозирования категории заданных точек данных.

И наш классификатор использует обучающие данные, чтобы понять, как входные переменные относятся к этой категории.

Что именно мы подразумеваем под обучением?

Обучение подразумевает использование определенного алгоритма обучения для определения и разработки параметров модели.

Хотя для этого есть много разных алгоритмов, с точки зрения непрофессионала, если вы тренируете модель, чтобы предсказать, будет ли сердце работать нормально или нет, есть истинные или ложные значения, и вы будете показывать алгоритму некоторые реальные данные, помеченные как истинные, затем снова показывая данные, помеченные как ложные, и вы будете повторять этот процесс с данными, имеющими истинные или ложные значения.

И алгоритм будет изменять свои внутренние параметры до тех пор, пока он не научится распознавать данные, которые указывают на то, что есть сердечная недостаточность или ее нет.

При машинном обучении мы обычно берем набор данных и делим его на три набора: наборы обучения, проверки и тестирования.

Набор обучения – это данные, используемые для обучения алгоритма.

Набор проверки используется для проверки наших результатов и тонкой настройки параметров алгоритмов.

Данные тестирования – это данные, которые модель никогда не видела прежде и которые используются для оценки того, насколько хороша наша модель.

Опять же, чтобы повторить, модель машинного обучения – это алгоритм, используемый для поиска закономерностей в данных без программирования в явном виде.

В то время как машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, глубокое обучение является специализированным подмножеством машинного обучения.

Глубокое обучение основывается на алгоритмах машинного обучения, которые основываются на структуре и функциях мозга, и эти алгоритмы называются искусственными нейронными сетями.

Эти сети

предназначены для непрерывного обучения в процессе работы для повышения качества и точности результатов.

Эти системы могут обучаться на неструктурированных данных, таких как фотографии, видео и аудиофайлы.

Алгоритмы глубокого обучения напрямую не отображают входные данные в выходные.

Вместо этого они полагаются на несколько слоев обработки.

Каждый такой слой передает свой вывод следующему слою, который обрабатывает его и передает его следующему.

Именно поэтому такая система из многочисленных слоев называется глубоким обучением.

При создании алгоритмов глубокого обучения разработчики и инженеры настраивают количество слоев и тип функций, которые соединяют выходы каждого слоя со входами следующего.

Затем они обучают модель, предоставляя множество размеченных примеров.

Например, вы даете алгоритму глубокого изучения тысячи изображений и метки, которые соответствуют содержанию каждого изображения.

Алгоритм будет запускать эти примеры через свою многоуровневую нейронную сеть и будет подгонять веса переменных в каждом слое нейронной сети, чтобы иметь возможность обнаруживать общие шаблоны, которые определяют изображения с похожими метками.

Глубокое обучение устраняет одну из основных проблем, с которой сталкивались алгоритмы обучения предыдущего поколения.

В то время как эффективность и производительность алгоритмов машинного обучения предыдущего поколения не улучшалась по мере роста наборов данных, алгоритмы глубокого обучения продолжают улучшаться по мере поступления большего количества данных.

Глубокое обучение оказалось очень эффективным при выполнении различных задач, включая распознавание и транскрипцию голоса, распознавание лиц, медицинскую визуализацию и языковой перевод.

Глубокое обучение также является одним из основных компонентов беспилотных автомобилей.

Искусственная нейронная сеть представляет собой совокупность мелких единиц, называемых нейронами, которые представляют собой вычислительные единицы, смоделированные по способу обработки информации человеческим мозгом.

Искусственные нейронные сети заимствуют некоторые идеи из биологической нейронной сети мозга, чтобы приблизить некоторые результаты его обработки.

Эти единицы или нейроны принимают поступающие данные, также как и биологические нейронные сети, и со временем учатся принимать решения.

Нейронные сети учатся через процесс, называемый обратным распространением.

Например, при преобразовании речи в текст, в нейронных сетях вместо кодирования правил вы предоставляете образцы голоса и соответствующий им текст.

И нейронная сеть находит общие шаблоны произношения слов, а затем учится сопоставлять новые голосовые записи с соответствующими им текстами.

Поделиться:
Популярные книги

Огненный наследник

Тарс Элиан
10. Десять Принцев Российской Империи
Фантастика:
попаданцы
аниме
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Огненный наследник

Отмороженный 6.0

Гарцевич Евгений Александрович
6. Отмороженный
Фантастика:
боевая фантастика
постапокалипсис
рпг
5.00
рейтинг книги
Отмороженный 6.0

Кодекс Охотника. Книга IV

Винокуров Юрий
4. Кодекс Охотника
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Кодекс Охотника. Книга IV

Темный Лекарь 8

Токсик Саша
8. Темный Лекарь
Фантастика:
попаданцы
аниме
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Темный Лекарь 8

Призыватель нулевого ранга. Том 2

Дубов Дмитрий
2. Эпоха Гардара
Фантастика:
попаданцы
аниме
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Призыватель нулевого ранга. Том 2

Скрываясь в тени

Мазуров Дмитрий
2. Теневой путь
Фантастика:
боевая фантастика
7.84
рейтинг книги
Скрываясь в тени

Барон не признает правила

Ренгач Евгений
12. Закон сильного
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Барон не признает правила

Шайтан Иван 2

Тен Эдуард
2. Шайтан Иван
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Шайтан Иван 2

Отвергнутая невеста генерала драконов

Лунёва Мария
5. Генералы драконов
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.00
рейтинг книги
Отвергнутая невеста генерала драконов

Черный дембель. Часть 4

Федин Андрей Анатольевич
4. Черный дембель
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Черный дембель. Часть 4

Архил…? Книга 3

Кожевников Павел
3. Архил...?
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
альтернативная история
7.00
рейтинг книги
Архил…? Книга 3

Кротовский, сколько можно?

Парсиев Дмитрий
5. РОС: Изнанка Империи
Фантастика:
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Кротовский, сколько можно?

Мл. сержант. Назад в СССР. Книга 3

Гаусс Максим
3. Второй шанс
Фантастика:
альтернативная история
6.40
рейтинг книги
Мл. сержант. Назад в СССР. Книга 3

Седьмой Рубеж IV

Бор Жорж
4. 5000 лет темноты
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Седьмой Рубеж IV