Loading...

Всичко за машинното обучение - какво е machine learning и къде се прилага?

avatar Мария Вълчева 4 минути 912
Всичко за машинното обучение - какво е machine learning и къде се прилага?

Machine learning, или т.нар. машинно обучение, е една от най-нашумелите сфери на изкуствения интелект днес. Ако и имаш интерес към машинното обучение, практическият курс Machine Learning - септември 2024 e точно за теб.

Това е пресечна точка на математика и програмирането. Ако се стремиш да навлезеш в света на изкуствения интелект, машинното обучение е разклонение на AI, през което непременно трябва да преминеш. А именно по повод който днес ще си говорим по-подробно за това какво представлява и какво трябва да запомниш.

Значението на сферата непрекъснато нараства, особено за индустрии като здравeопазването, киберсигурността, електронната търговия, финансите, областта на маркетинга и социалните мрежи, и още. Приложението на машинното обучение е на практика неограничено.

А в следващите редове ще видим по-подробно къде и как оказва най-голямо влияние.

Какво е machine learning или машинно обучение?

Machine learning е процес, при който машините се „учат“ и подобряват работата си, базирайки се на опит, автоматично. С други думи, не са били предварително програмирани, за да изпълнят определена цел, и имат способността да се самообучават.

По този начин, машините могат да се учат от предишен опит и данни, за да правят прогнози. Човешката намеса е минимална. Вместо това се разчита на алгоритми за машинно обучение, в комбинация с основни типове задачи, чрез които се представят реалните проблеми.

Именно с тях ще се запознаеш и приложиш на практика и по време на предстоящия практически курс, ще научиш кога да използваш алгоритмите, как да ги тестваш и обучаваш, и още.

Днес, машинното обучение играе водеща роля в разрастващата се област на data science. Чрез приложението на статистически методи, алгоритмите се научават да откриват модели и да достигат до ключови изводи при работата с огромно количество данни и data mining проекти.

Но как всъщност се осъществява самият процес по обучение, за да носи стойност на широк кръг от индустрии, ще видим в следващите редове.

Основни machine learning принципи

Както споменах, machine learning е процес с минимално човешко участие. Въпреки това, различаваме три основни принципа според подхода, който възприемаш:

Източник: WordStream

  1. Supervised learning – надзираваното обучение (или обучение с учител) включва както входящи данни, така и желания резултат. Обучаваш алгоритмите чрез налични данни и очакваш в резултат машината да направи прогнози, свързани с нови данни. Пример за това е регресионният анализ.
  2. Unsupervised learning – ненадзираваното обучение (или обучение без учител) премахва намесата ти. Алгоритмите разполагат само с входни данни и търсят модели и клъстери в тях. Пример за това е клъстерният анализ.
  3. Reinforcement learning – или обучение с утвърждение е вид unsupervised learning. Програмата се учи непрекъснато, например подобно на теб, когато се обучаваш в сферата на machine learning.

Това е много малка част от знанията и уменията, които ще бъдат засегнати по време на курса и ще имаш възможност да развиеш. Всички тези принципи и основните алгоритми, с които се използват, ще бъдат разгледани в детайли и ще видиш приложението им на практика.

Но защо си струва да придобиеш всички тези знания и умения? Ако искаш да се развиваш като ML инженер, Data Scientist, Applied ML Researcher и подобни професии, това е голяма стъпка по пътя ти.

Какви приложения има машинното обучение?

От прогнозите за трафика, през предложенията за тагване и нови приятели в социалните мрежи, до препоръките на Netflix и Amazon – това са все аспекти, в които е залегнало използването на machine learning алгоритми. Машинното обучение и изкуственият интелект са навсякъде около нас, а повечето хора дори не са наясно, че си взаимодействат с тях, понякога дори ежедневно.

Ето някои популярни приложения, които разкриват обхвата и значимостта на ML:

  • Персонализация в социалните мрежи – по-подходящи реклами, по-често откриване на постовете, които наистина касаят хората, лицевото разпознаване при качване на снимки, предложенията за хора, с които да се свържем са все примери за това как машинното обучение подобрява социалните мрежи. Instagram предлага акаунти, подобни на тези, които следваш, Pinterest предлага More Like This изображения и т.н.
  • Персонализация при онлайн търговията и стрийминг услугите – подобно на „предложенията“ в социалните мрежи, в електронните магазини получаваме подобни препоръки, базирани на любимите ни продукти, предишни покупки и цялостно поведение в онлайн магазина. На подобен принцип работят и препоръките на Netflix, които полагат непрекъснати усилия, за да подобряват ML алгоритмите си.
  • Борба с онлайн измамите и филтриране на спам – днес получаваме все по-малко и по-малко нежелани имейли именно благодарение на машинното обучение. Но това е най-дребният пример за това как ML повишава сигурността онлайн. Киберсигурността е област, която разчита силно на похватите на сферата, за да прави киберпространството по-сигурно и безопасно. Вземи за пример PayPal, които използват ML алгоритми, за да следят за пране на пари и други порочни практики.

Това е само върхът на айсберга, а както знаеш, той е по-голям под повърхността. Дълбините на machine learning практиките и приложението им са необятни. Сферата на машинното обучение крие неограничени възможности за развитие, иновации и технологичен напредък.

Ако искаш и ти да поемеш по този път и имаш базови познания по програмиране и математика, запиши се още днес за практическия курс Machine Learning - септември 2024. Започваме съвсем скоро, очакваме те!

Можем ли да използваме бисквитки?
Ние използваме бисквитки и подобни технологии, за да предоставим нашите услуги. Можете да се съгласите с всички или част от тях.
Назад
Функционални
Използваме бисквитки и подобни технологии, за да предоставим нашите услуги. Използваме „сесийни“ бисквитки, за да Ви идентифицираме временно. Те се пазят само по време на активната употреба на услугите ни. След излизане от приложението, затваряне на браузъра или мобилното устройство, данните се трият. Използваме бисквитки, за да предоставим опцията „Запомни Ме“, която Ви позволява да използвате нашите услуги без да предоставяте потребителско име и парола. Допълнително е възможно да използваме бисквитки за да съхраняваме различни малки настройки, като избор на езика, позиции на менюта и персонализирано съдържание. Използваме бисквитки и за измерване на маркетинговите ни усилия.
Рекламни
Използваме бисквитки, за да измерваме маркетинг ефективността ни, броене на посещения, както и за проследяването дали дадено електронно писмо е било отворено.