• Вы когда-нибудь задумывались, как работает Apple Siri или Google Assistant?
  • Вы когда-нибудь задумывались о том, как редактирование лица происходит автоматически, когда мы делаем снимки?
  • Вы задавались вопросом, как Google Photos автоматически группирует изображения похожих людей?
  • Знаете ли вы, как Uber или OLA предсказывают предполагаемое время прибытия?
  • Вы были удивлены, как Amazon рекомендует продукты на основе предыдущей истории покупок?

Ответ на поставленные выше вопросы — машинное обучение! Не только это, есть еще много приложений ML, которые используются в нашей повседневной жизни.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение простыми словами можно определить как подмножество искусственного интеллекта, которое имеет дело с набором алгоритмов, которые позволяют машинам изучать данную задачу.

Область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования ~ Артур Сэмюэл (1959)

Чем оно отличается от традиционного программирования?

В традиционном компьютерном программировании мы предоставляем данные программе, которая производит вывод. Но в машинном обучении мы предоставляем данные вместе с соответствующими выходными данными для создания программы. Эта программа позже используется для прогнозирования выходных данных для новых данных.

Итак, наконец, ML — это то, как принимать текущие решения на основе предыдущего опыта. Мы, люди и животные, изначально обладаем этой способностью.

Когда кошка пьет горячее молоко, она никогда больше не пьет его, поскольку сопоставляет молоко с болью (из-за горячего молока). Текущее решение о том, пить молоко или нет, продиктовано его предыдущим опытом. Это машинное обучение в двух словах.

Приложения машинного обучения

  • Системы рекомендаций
  • Распознавание изображений
  • Распознавание речи
  • Фильтрация спама
  • Самоуправляемые автомобили
  • Чат-боты (виртуальный личный помощник)
  • Видеонаблюдение
  • многое другое…

И наконец,

В следующей части мы узнаем, какие существуют типы алгоритмов машинного обучения и как они работают.

Если вы обнаружите какие-либо несоответствия, не стесняйтесь сообщить. Правки приветствуются. Спасибо за чтение !

Использованная литература :