Машинное обучение и Искусственный Интеллект. Тимур Машнин
Читать онлайн книгу.
чтобы получить представление о данных.
Например, наука о данных может использовать алгоритмы машинного обучения и даже модели глубокого обучения, чтобы извлечь смысл и сделать выводы из данных.
Существует некоторое пересечение между ИИ и наукой о данных, но одно не является подмножеством другого.
Наоборот, наука о данных – это более широкий термин, охватывающий всю методологию обработки данных.
А ИИ включает в себя все, что позволяет компьютерам учиться решать задачи и принимать разумные решения.
И ИИ, и Data Science могут использовать большие данные.
Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе того, что алгоритмы изучили.
Вместо того, чтобы следовать алгоритмам, основанным на правилах, машинное обучение само строит модели для классификации и прогнозирования на основе данных.
Например, что, если мы хотим определить, может ли возникнуть проблема с нашим сердцем, с помощью машинного обучения?
Можем ли мы это сделать.
И ответ – да.
Допустим, нам даны такие данные, как количество ударов в минуту, вес тела, возраст и пол.
С машинным обучением и этим набором данных, мы можем изучить и создать модель, которая с учетом входных данных будет предсказывать результаты.
Так в чем же разница между этим подходом и просто использования статистического анализа для создания алгоритма?
Алгоритм – это математическая техника.
В традиционном программировании мы берем данные и правила и используем их для разработки алгоритма, который даст нам ответ.
В этом примере, если бы мы использовали традиционный алгоритм, мы бы взяли данные, такие как сердечный ритм, возраст, вес тела и пол и использовали эти данные для создания алгоритма, который определит, будет ли сердце работать нормально или нет.
По сути, это было бы выражение if – else.
Когда мы отправляем входные данные, мы получаем ответы, основанные на том, какой алгоритм мы определили, и этот алгоритм не изменится от данных.
Машинное обучение, с другой стороны, берет данные и ответы и уже потом само создает алгоритм.
Вместо того, чтобы получить ответы в конце, у нас уже есть ответы.
А то, что мы получаем здесь, – это набор правил, определяющих модель машинного обучения.
И эта модель определяет правила и оператор if – else при получении входных данных.
И эта модель, в отличие от традиционного алгоритма, может постоянно обучаться и использоваться в будущем для прогнозирования значений.
Машинное обучение опирается на определение правил путем изучения и сравнения больших наборов данных, чтобы найти общие закономерности.
Например, мы можем создать программу машинного обучения с большим объемом изображений птиц, и обучить модель возвращать название птицы всякий раз, когда мы даем изображение птицы.
Когда для