Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е подполе на изкуствения интелект (AI), което предоставя на системите възможността автоматично да се учат и подобряват от опита, без да бъдат изрично програмирани.

Основните категории за машинно обучение

Алгоритмите за машинно обучение обикновено се категоризират като контролирани или неконтролирани.

  • Контролираните алгоритми за машинно обучениемогат да прилагат наученото в миналото към нови данни, като използват обозначени примери, за да предскажат бъдещи събития. Започвайки от анализа на известен набор от данни за обучение, алгоритъмът за обучение произвежда изведена функция, за да направи прогнози за изходните стойности. Системата е в състояние да предостави цели за всеки нов вход след достатъчно обучение. Алгоритъмът за обучение може също да сравни изхода си с правилния, планиран изход и да намери грешки, за да модифицира съответно модела.
  • За разлика от тях алгоритмите за машинно обучение без надзорсе използват, когато информацията, използвана за обучение, не е нито класифицирана, нито етикетирана. Неконтролираното обучение изучава как системите могат да изведат функция, за да опишат скрита структура от немаркирани данни. Системата не намира правилния изход, но изследва данните и може да направи изводи от набори от данни, за да опише скрити структури от немаркирани данни.
  • Полуконтролираните алгоритми за машинно обучение попадат някъде между контролираното и неконтролираното обучение, тъй като използват както етикетирани, така и немаркирани данни за обучение — обикновено малко количество етикетирани данни и голямо количество немаркирани данни. Системите, които използват този метод, могат значително да подобрят точността на обучението. Обикновено се избира полу-контролирано обучение, когато придобитите етикетирани данни изискват квалифицирани и подходящи ресурси, за да бъдат обучени/научени от тях. В противен случай получаването на немаркирани данни обикновено не изисква допълнителни ресурси.
  • Алгоритмите за машинно обучение за подсилванее метод на обучение, който взаимодейства със своята среда, като произвежда действия и открива грешки или награди. Търсенето на проба и грешка и забавеното възнаграждение са най-подходящите характеристики на обучението за подсилване. Този метод позволява на машините и софтуерните агенти автоматично да определят идеалното поведение в конкретен контекст, за да увеличат максимално неговата производителност. Необходима е проста обратна връзка за възнаграждение, за да може агентът да научи кое действие е най-добро; това е известно като сигнал за подсилване.

Какво е изкуствен интелект (AI)?

Изкуственият интелект е клон на компютърната наука, който се стреми да копира или симулира човешкия интелект в машина, така че машините да могат да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект. Някои програмируеми функции на AI системите включват планиране, обучение, разсъждения, решаване на проблеми и вземане на решения.

Видове AI

AI може да се класифицира най-общо в две:

  1. Тесен AI: Този тип AI се нарича още „слаб AI“. Тесният AI обикновено изпълнява една конкретна задача с изключително висока ефективност, която имитира човешкия интелект. Пример може да бъде всяка компютърна игра, в която един играч е потребителят, а другият играч е компютърът. Това, което обикновено се случва, е, че машината се захранва с всички правила и разпоредби на играта и възможните резултати от играта ръчно. На свой ред тази машина прилага тези данни, за да победи всеки, който играе срещу нея. Една конкретна задача, изпълнена, за да имитира човешкия интелект.
  2. Силен AI: Наричан още „общ AI“. Тук няма разлика между машина и човек. Това е видът AI, който виждаме във филмите, роботите. Близък пример (не идеалният пример) би бил първият граждански робот в света, София. Тя беше представена на света на 11 октомври 2017 г. София говори така, сякаш има емоции.

Как Google използва машинното обучение?

1. Gmail

Моите социални, промоционални и първични имейли може да са различни от това, което имате в пощенската си кутия. Това се филтрира чрез Google, тъй като етикетира съответно имейла. Това е мястото, където машинното обучение играе решаваща роля. Потребителската намеса се използва за настройване на неговия праг и когато потребителят маркира съобщение в последователна посока, самият Gmail извършва увеличение в реално време на своя праг и така Gmail се учи за в бъдеще и по-късно използва тези резултати за категоризиране.

Интелигентни отговори:Това наистина е умен ход, направен от Google. Сега, с помощта на тази функция, можете да отговорите незабавно за секунда. С предложените отговори, дадени от Gmail.“ Интелигентни отговори“ и „Интелигентно писане“ са наистина най-добрите продукти, които Google е предоставил на своите клиенти. Това също е основна причина Google да стои като една от водещите компании днес.

Освен това не е само на английски. Той ще осигури поддръжка на четири нови езика: испански, френски, италиански и португалски.

2. Google Maps

Това също използва машинно обучение и докато започнете да пишете в полето за търсене, то автоматично предвижда какво търсите. След това предоставя предложени думи за търсене за същото. Тези предложения се показват поради минали търсения (Препоръки), тенденция (която всеки търси) или от текущото ви местоположение

С комбинацията от време, изминато разстояние и отделни събития като набори от данни, вече е възможно Google да предоставя прогнози. Вече няма нужда да разчитате на автобусните разписания, предоставени от агенциите за обществен транспорт.

С помощта на вашето местоположение, ден от седмицата и час от деня можете да разберете очакваното време на пристигане (ETA).

3. Google Търсене

Google знае всичко и когато започнете да пишете в полето за търсене, той автоматично предвижда какво може да търсите и предлага предложени думи за търсене. Тези предложения могат да се основават на предишни търсения, които сте направили, какво е популярно сега или къде се намирате в момента.

4. Google Assistant

Искате ли малко помощ при организирането на вашия календар? Искате ли да знаете кои са най-добрите италиански ресторанти близо до дома ви? Искате ли да резервирате билети за кино в движение? Е, никога не се страхувайте!!! Google Assistant е тук, за да улесни живота ви! По същество това е личен асистент, който се активира чрез комбинация от Google Knowledge Graph, разпознаване на изображения и обработка на естествен език.

Google Assistant е предвиден като чатбот от Google, който може да бъде свързан с вашите телефони, телевизори, високоговорители и т.н. с възможността действително да води разговор с вас. Тук Google Knowledge Graph предоставя информация, събрана от различни източници, докато Natural Language Processing позволява на Google Assistant да взаимодейства с вас и да формулира отговорите си според вашите въпроси.

5. Google Translate

Искате да преведете текст от английски на хинди, но не знаете хинди? Е, Google Translate е инструментът за вас! Въпреки че не е точно 100% точен, той все още е чудесен инструмент за конвертиране на текст, изображения или дори видео в реално време от един език на друг. И в случай че се чудите как се превежда повече или по-малко точно, Google Translate използва машинно обучение, разбира се!
Той използва статистически машинен превод (SMT), което е фантастичен начин да се каже, че анализира милиони документи, които вече са преведени от един език на друг (в този случай от английски на хинди) и след това търси общите модели и основния речник на езика. След това избира възможно най-точния превод въз основа на обосновани предположения, които в повечето случаи се оказват верни.

6. Google Снимки

В случай, че сте милениал, сигурен съм, че сте пристрастен към селфита! И разбира се, вие използвате Google Photos много, ако също сте потребител на Android. И не е шок, че го правите! Google Photos ви позволява да архивирате всичките си снимки на едно място, дори ако са заснети от множество устройства, а също така предлага много други страхотни ефекти, използващи машинно обучение.
Например, Google Photos също автоматично създава албуми със снимки взети през определен период без никаква информация от ваша страна. И това не е всичко, може също така да избира „най-добрите снимки“. И в случай, че не сте сортирали всичките си снимки в албуми, можете също да ги търсите, като въведете имена. Да предположим, че искате да намерите снимка с кучето си, въведете „Куче“ и ще получите всички снимки на кучета! Това се прави с помощта на Разпознаване на изображения, при което Deep Learning се използва за сортиране на милиони изображения в интернет, за да бъдат класифицирани по-точно. Така че с помощта на Deep Learning се показват изображенията, които са класифицирани като „куче“ във вашите снимки в Google.

7. Google Музика

Няма нужда да се замисляме да кажем, че Spotify е господарят на системата за препоръчване на музика. Това е ново за Индия и всички го приемат твърде на сериозно. Дори аз го правех, докато не разбрах, че и Spotify, и Google Music (услуги за стрийминг на музика) имат над 30 милиона песни, налични за стрийминг.

Spotify ви позволява да добавите най-много от 10 000 песни от неговия каталог. Докато с Google Play Music можете да обработвате до 50 000 собствени песни, без да правите никакъв абонамент. Google Play Music създава препоръки въз основа на това, което вече слушате. Така че сега можете да слушате музиката, която сте пускали в миналото, музика в зависимост от настроението ви или музика, която Google play предлага.

8. Обратно търсене на изображения

Търсенето на изображения създава категории, които може да търсите. С търсенето на изображения става лесно да търсите подобни изображения. Също така помага да намерите уебсайтовете, които съдържат тези изображения и другите размери на картината, с която сте търсили.

9. Google Adsense

С помощта на машинно обучение Google следи историята на търсенията на потребителите. С помощта на тази история той препоръчва рекламата на потребителя, тъй като вече е наясно с целевия си пазар. Основава се до голяма степен на данните от историята на търсенията и машинното обучение помага на Google да постигне това.

Това създаде ситуация, в която всички печелят. С Google AdSense собствениците на уебсайтове печелят пари от своето онлайн съдържание, а AdSense работи, като съпоставя текстови и дисплейни реклами със сайта въз основа на съдържанието и посетителите.

Благодаря ви, че прочетохте!!😇😇😇