Я хочу, чтобы моя машина решала все мои проблемы и в остальном работала точно так же, как я. Теперь возникают вопросы, может ли машина вести себя как мы, и если да, то сколько времени потребуется, чтобы добраться до места назначения. Если я поверну свое тело на 360 градусов и увижу всю машину, доступную у меня дома, я не смогу убедиться, возможно ли это или нет, но в целом, конечно, это возможно, и у нас уже есть несколько машин, которые делают нашу жизнь гладкой.

Окей, Google, теперь остановимся на нескольких основных примерах, которые помогают нам понять, что такое машинное обучение.

1. Распознавание лиц: я получил фотографию в своей группе в WhatsApp, и я был на одном селфи с несколькими незнакомцами. Теперь мне стало немного любопытно, кто они такие? Теперь в кадр попадает функция распознавания лиц. Модель процесса принятия решений позволит человеку организовать программу. Многие существующие программы для камеры имеют эти функции. Пример: iPhoto

2. Понимание речи: Я твердо уверен, что следующий ввод - голос. Традиционный способ передачи команд нашему вычислительному устройству в будущем будет недоступен. Представьте себе мир, когда вычислительное устройство выдает результаты при голосовом вводе. Здесь вы можете попробовать, что я сделал несколько дней назад. Попросите Кортану в Windows 10 открыть реестр и угадайте, что Кортана откроет вам на вашем компьютере. Итак, понимание речи - это модельная задача, которая позволит программе понять и дать желаемый результат. Пример: Кортана

3. Сегментация клиентов. Поведение потребителей по-прежнему является сложной задачей для отдела продаж любого продукта. Модель этой проблемы принятия решения позволила бы программе инициировать вмешательство клиента, чтобы убедить клиента скрыться на раннем этапе или лучше участвовать в испытании.

4. Рекомендация продукта. У разных людей разные потребности. Как клиент, мы столкнулись с множеством проблем при покупке одного конкретного продукта, и в некоторой степени нам нужны рекомендации от экспертов. Модель этого процесса принятия решений позволила бы программе давать рекомендации клиенту. У Amazon все хорошо, и подумайте о рекомендации Facebook.

5. Распознавание цифр. Предположим, мы написали на бумаге почтовый индекс или номер телефона. Нам нужно отсортировать почтовые индексы и захотелось сохранить номер телефона, написанный на бумаге. Нам нужна модель, которая сможет распознать это и извлечь из этого значимую информацию. Модель этой проблемы позволит компьютерной программе читать и понимать рукописный текст.

Вот несколько основных проблем, которые помогают всем нам понять, что такое машинное обучение. Я закончу здесь, сказав

Обучающая машина в точности похожа на обучающую детей. Позаботьтесь о деталях и результат будет невообразимым.