Што е машинско учење и што всушност се случува за да алгоритмите можат да „учат“?

Дрва на одлучување, „длабоко“ учење, невронски мрежи, класификација и кластерирање - каква врска има ова со способноста на компјутерите да „учат“?
algoritmi-na-masinsko-ucenje | Softversko inzenerstvo | Brainster Next College
Share
Share on facebook
Share on linkedin

Што всушност означува терминот машинско учење?

Машинското учење е програмирање на машини (компјутери) кои имаат за цел да анализираат податоци врз основа на претходно искуство за самостојно да завршат одредена задача, без потреба од човечка интервенција. 

Артур Самуел, пионер во вештачката интелигенција и компјутерски игри е човекот кој стои позади овој термин, измислен во 1959 година. Целта била да не им се даваат на компјутерите работи за учење, туку тие веќе да знаат што следно треба да направат врз основа на минати искуства. 

артур-самуел

Извор: https://history-computer.com/

На овој начин, Самуел се надевал дека компјутерите ќе го намалат обемот на работа на луѓето. И бил сосема во право.

Како фунционира машинското учење?

Машинско учење фунционира преку користење на податоци и алгоритми (збир на упатства кои му кажуваат на компјутер како да изврши одредена задача). 

Алгоритмите што ги користи машинското учење складираат податоци,  препознаваат обрасци и ги анализираат тие податоци за да ги прилагодат своите функции со цел поуспешно комлетирање на задачите.

Се што е потребно за започнување на овој процес се списоци со чекор-по-чекор инструкции или алгоритми креирани од програмерите.

Што е длабоко учење?

длабоко-учење

Извор: https://www.pexels.com/

Длабоко учење е начин на имплементирање на машинско учење со користење на повеќе слоеви на нервните мрежи (комплексна математичка структура) за обработка на посложени типови на податоци. 

Што е разлика помеѓу машинско учење и вештачка интелигенција?

Вештачка интелигенција е гранка на компјутерската наука која ги програмира компјутерите да извршуваат задачи на “интелигентен” и “човечки” начин. Вештачката интелигенција користејќи техники на носење одлуки моделирани по човековата интелигенција.

Од друга страна, машинското учење е гранка од вештачката интелигенција фокусирана на програмирање компјутери за да ги соберат потребните информации и автоматски да донесат интелигентни одлуки.

Каде можам да видам примена на машинско учење?

Еве неколку начини за употребата на машинско учење што веќе го подобруваат твојот живот. 

1. Прецизни резултати од интернет пребарување

Интернет пребарувачите ја користат моќта на вештачката интелигенција за да го скенираат целиот интернет простор и да ти го дадат најрелевантниот одговор на твоето прашање.

Дополнително, сите реклами што ќе ги сретнеш додека пребаруваш, се базирани на твојата историја на пребарувања и персонализирани за твоите потреби.

интернет-пребарување

Извор: https://unsplash.com/

2. Мапи за патување

Ако често ја користиш Google Maps за да стигнеш до посакувана дестинација, знаеш колку оваа алатка ти има зачувано време и заштедено на бензин. Машинското учење е главниот “виновник” за тоа.

3. Стриминг услуги 

Дали знаеш зошто Netflix секогаш ти ги дава најдобрите препораки? 

нетфликс

Извор: https://unsplash.com/

Оваа стриминг платформа користи машинско учење за да ја проучи твојата претходна историја на пребарување и да ти даде најрелевантни препораки за нови филмови што 99% ти се по мерка.

4. Релевантни содржини на социјалните медиуми 

Секогаш кога скролаш, ти се препушташ на “милоста и немилоста” на она што ти го пласира машинското учење. Оваа технологија веќе знае какви објави ти се допаѓаат и на кои посветуваш повеќе време и истите ќе ти ги сервира при следното склорање.

5. Отклучување на мобилниот со Face ID

Твојот мобилен телефон комбинира вештачка интелигенција и машинско учење за да ти ја овозможи оваа функционалност. 

Следен пат кога ќе го отклучиш твојот телефон на овој начин, сети се дека вештачката интелигенција ти ја доловува сликата на твоето лице и потврдува дали станува збор за истата слика на личноста што е веќе зачувана во системот.

6. Предлози за текст 

пишување-текст

Извор: https://unsplash.com/

Ако редовно пишуваш мејлови преку Gmail, сигурно ќе се сетиш како Gmail однапред ти дава одговори што можеш да ги напишеш. Ова се прави врз основа на претходните мејлови што си ги напишал/а. 

Дополнително, машинското учење ти дава автоматска корекција доколку напишеш граматички неточен збор. Истиот принцип се применува и во алатки за пишување како Grammarly.

Придобивките од машинско учење се длабоко вкоренети во нашите животи дури и без ние да знаеме за тоа. Останува да бидеме отворени за сето она што ни претстои. Иднината водена од машинското учење ќе биде возбудлива!

Дознај повеќе за машинското учење гледајќи го оваа видео:

https://www.youtube.com/watch?v=HBDp183HEicu0026t=19s

Повеќе информации можеш да најдеш и на овој линк: https://www.scientificamerican.com/video/what-is-machine-learning-and-how-does-it-work-heres-a-short-video-primer/

Share

Share on facebook
Share on linkedin

претходно

Text

Softversko inzenerstvo | Brainster Next College

следно

Text

Softversko inzenerstvo | Brainster Next College

Види повеќе во новости, заедница, проекти

Биди секогаш во тек со новости од Медиа

    Следи ги новостите од медија

      X

      Соработувај со нас

        Предложи Содржина

          Контакт Лице

          (+389) 070 239 915
          Или пиши ни на
          Softversko inzenerstvo | Brainster Next College

          Испратено!

          Твојата порака е успешно пратена. Соодветен човек од нашиот тим ќе те исконтактира најбрзо што може!