Definition av matmaskininlärning

Det grundläggande begreppet matmaskin Lärande inom datavetenskap innebär att man använder statistiska inlärnings- och optimeringsmetoder som låter datorer analysera datasätt och identifiera mönster (se en bild av maskininlärning via R2D3 extern länk). Maskininlärningstekniker utnyttjar data mining för att identifiera historiska trender för att informera framtida modeller.

Den typiska övervakade maskininlärningsalgoritmen består av (ungefär) tre komponenter:

En beslutsprocess: ett recept på beräkningar eller andra steg som tar in uppgifterna och returnerar en "gissning" på den typ av mönster i de data som din algoritm vill hitta.
En felfunktion: En metod för att mäta hur bra gissningen var genom att jämföra den med kända exempel (när de är tillgängliga). Fick beslutsprocessen rätt? Om inte, hur kvantifierar du "hur dålig" missen var?
En uppdatering eller optimeringsprocess: där algoritmen tittar på missen och sedan uppdaterar hur beslutsprocessen kommer till det slutliga beslutet så att nästa gång missen inte blir lika stor.
Om du till exempel bygger en filmrekommendation kan din algoritms beslutsprocess titta på hur liknande en given film är på andra filmer du har sett och komma med ett viktningssystem för olika funktioner.

Under träningsprocessen går algoritmen igenom filmerna du har sett och vikter olika egenskaper. Är det en sci-fi-film? Är det roligt? Algoritmen testar sedan om den slutar rekommendera filmer som du (eller människor som du) faktiskt tittade på. Om det får det rätt förblir vikterna som den använde desamma; Om den blir fel, avvisas vikterna som ledde till att fel beslut avvisas så att det inte gör den typen av misstag igen.

Eftersom en maskininlärningsalgoritm uppdaterar autonomt förbättras den analytiska noggrannheten med varje körning när den lär sig från de data den analyserar. Denna iterativa karaktär av lärande är både unik och värdefull eftersom den inträffar utan mänsklig ingripande - vilket ger förmågan att avslöja dolda insikter utan att specifikt programmeras för att göra det.

Om du är intresserad av våra produkter, välkommen att besöka / .