Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Основная идея машинного обучения, в чем ее суть?

Data science
Павел. Биткоин Букварь. О криптовалютах всё и просто.
  ·   · 2,1 K
Аналитик, физик  · 8 нояб 2021
Чтобы понять машинное обучение, будет полезно сначала посмотреть на обучение человека. Предположим, вас просят оценить стоимость квартиры. Как это сделать? Наверное, она зависит от города, площади квартиры, числа комнат, состояния квартиры и других параметров. Вы можете посмотреть квартиры с похожими параметрами, узнать их цену и как-то предположить цену конкретной квартиры. Вы даже можете написать какое-то своё правило: берём базовую ставку для города, умножаем на площадь, коэффициент числа комнат и т.д. и получаем цену. Чем больше параметров вы захотите учесть, тем более сложной будет формула. А потом цены меняются, и вам нужно будет как-то эту формулу обновлять, отслеживать, что она корректно работает... Ровно такую задачу и решают алгоритмы машинного обучения: они сами подбирают формулу. Вы передаёте набор параметров и известных правильных ответов (в данном случае цена), а алгоритм подбирает такую формулу вычисления цены, которая лучше всего угадывает реальную цену. После этого вы применяете алгоритм уже к неизвестной квартире, и он выдаёт вам свою оценку. Это машинное обучение (если быть точным, то класс задач "обучение с учителем")
Важная особенность машинного обучения в том, что они применяются в задачах, где нет 100% правильной формулы. У алгоритма нет возможности абсолютно верно предугадать цену квартиры. Поэтому нет идеального алгоритма. А есть лишь те, что справляются лучше / хуже с такой задачей. Поэтому здесь так много разных алгоритмов / подходов, и целая своя культура решения такого рода задач.
И оказывается есть много задач, для которых такой подход работает: распознавание речи, перевод текста на иностранный язык, управление автомобилем, игра в шахматы и многое другое. Для всех этих задач раньше люди пробовали придумать алгоритм самостоятельно (посмотреть на данные и придумать правильную формулу), но по мере роста объёма доступных данных и вычислительных мощностей алгоритмы машинного обучения научились подбирать формулы лучше людей. Поэтому сейчас машинное обучение внедряется повсеместно.
2 эксперта согласны
Хороший, объемный ответ
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA...  · 9 нояб 2021
Прорыв в машинном обучении стоил бы десяти Microsoft. - Билл Гейтс, бывший председатель Microsoft Машинное обучение заставляет компьютеры программировать себя. Если программирование - это автоматизация, то машинное обучение авто... Читать далее
кандидат физико-математических наук, математик, ис...  · 28 сент 2021  · novikovlabs.ru
Суть обучения с учителем - это попробовать подогнать некоторую функцию к заранее известным ответам, чтобы функция не сильно ошибалась. Суть машинного обучения в целом - первоначально где-то нарыть эти заранее известные ответы... Читать далее
Учитель - увлекаюсь нейронными сетями, создаю...  · 5 нояб 2021
Если вопрос по термину - "Машинное обучение" МО то он не совсем точно отражает ту идею которая в него заложена - его не следует понимать буквально ( типо обучение компьютера-машины-робота ). Этот термин гораздо более... Читать далее
Software Engineer. В мою компетентность входит...  · 6 нояб 2021
Основная идея машинного обучения - выдача корректного результата на наборе статистических данных НЕ математическим методом с возможностью дообучения. Под "Не математическим методом" подразумевается алгоритм, который... Читать далее
Программист  · 26 сент 2021
Основная идея машинного обучения состоит в том, чтобы расставить веса соединений нейронов так, чтобы определённые комбинации входных сигналов давали правильные выходные сигналы
2 эксперта согласны
С точки зрения математики, все так.
Специалист по разработке программного обеспечения.  · 3 нояб 2021
Тогда надо сначала пояснить, что понимается под термином "машинное обучение". Если под "машинным обучением" понимать алгоритмы настройки искусственной нейронной сети (ИНС), как некой структуры данных, по заданному набору... Читать далее
1 эксперт согласен
Хороший ответ на поставленный вопрос
По образованию физик, работаю программистом  · 8 нояб 2021
Теорема Цыбенко. Заключается в том, что нейросеть может аппроксимировать любую функцию с любой точностью.
DevOps. Знаю ответы на многие вопросы в сфере IT....  · 14 окт 2021
Основная идея это анализ входных данных и расставление веса важности каждому отличию. Анализируем сотни фотографий уток вперемешку с гусями и лебедями и алгоритмы делают вывод, что у этих водоплавающих должны быть лапы с перепон... Читать далее