Машинное обучение (ML) – это область вычислительной науки, которая фокусируется на анализе и интерпретации шаблонов и структур в данных, чтобы дать возможность учиться, рассуждать и принимать решения вне человеческого взаимодействия.
Проще говоря, машинное обучение позволяет пользователю загружать в компьютерный алгоритм огромное количество данных, и компьютер может анализировать и принимать ориентированные на данные рекомендации и решения на основе только входных данных.
Если обнаружены какие-либо исправления, алгоритм может включить эту информацию, чтобы улучшить процесс принятия будущих решений. Как работает машинное обучение? Машинное обучение состоит из трех частей:
1. Вычислительный алгоритм лежит в основе определения.
2. Переменные и функции, которые составляют решение.
3. Базовые знания, для которых известен ответ, который позволяет системе учиться.
Первоначально модель снабжается данными параметров, для которых известен ответ. Затем алгоритм запускается и корректируется до тех пор, пока результат (обучение) алгоритма не согласуется с известным ответом. На этом этапе все больше данных вводится, чтобы помочь системе учиться и обрабатывать более высокие вычислительные решения. Важность машинного обучения Данные являются источником жизненной силы всего бизнеса.
Машинное обучение может стать ключом к раскрытию ценности корпоративных и клиентских данных и принятию решений, которые помогут компании опередить конкурентов.
Примеры использования машинного обучения Машинное обучение находит применение во всех отраслях промышленности, включая производство, розничную торговлю, здравоохранение, путешествия и гостиничный бизнес, финансовые услуги, а также энергетику, сырье и коммунальные услуги.