Sommario:
Di Justin Stoltzfus
introduzione
Altri ingegneri e altri professionisti stanno iniziando con l'apprendimento automatico - stanno facendo le prime ricerche e costruendo sistemi iniziali, per iniziare a esplorare come questo campo dell'intelligenza artificiale può aprire le porte a individui e aziende.
Tuttavia, durante tutto il processo, c'è un po 'di confusione. Che cos'è l'apprendimento automatico, comunque?
L'idea di base è che le nuove tecnologie consentono alle macchine di "pensare" e "apprendere" in modi più simili ai modi in cui funziona il cervello umano.
Detto questo, ci sono più di alcuni modi per descrivere questo processo. Per un po 'di più, andiamo a StackOverflow, un pilastro per programmatori e altri professionisti IT che cercano definizioni e spiegazioni reali di problemi tecnici. Un thread StackOverflow descrive l'apprendimento automatico come "il processo di insegnamento dei computer per creare risultati basati su dati di input".
Un altro autore descrive l'apprendimento automatico come "un campo di informatica, teoria della probabilità e teoria dell'ottimizzazione che consente di risolvere compiti complessi per i quali un approccio logico e procedurale non sarebbe possibile o fattibile".
Quest'ultima definizione colpisce quasi un punto importante su ciò che l'apprendimento automatico è - e non lo è.
Quando lo scrittore afferma che "un approccio logico e procedurale non sarebbe possibile o fattibile", indica la vera "magia" e il valore dell'apprendimento automatico. In parole povere, è "post-logica": l'apprendimento automatico va oltre ciò che la tradizione, la programmazione lineare e sequenziale di codebase può fare!
Facendo un passo indietro, possiamo guardare i mattoni fondamentali dell'apprendimento automatico per capire meglio come.
Innanzitutto, ci sono i dati di allenamento - i dati di allenamento danno al programma input da cui lavorare.
Insieme ai dati di addestramento, esistono algoritmi che analizzano questi dati e li interpretano in vari modi. Gli esperti descrivono il lavoro essenziale dell'apprendimento automatico come "riconoscimento di modelli" - e lo vedrai anche nella pagina StackOverflow - ma ancora una volta, che descrive solo parzialmente il funzionamento dell'apprendimento automatico.
Avanti: La rete neurale
Sommario
introduzioneLa rete neurale
Apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato
Discesa a gradiente e backpropagation
Tipi di reti neurali
Ensemble Learning
Teoria delle applicazioni e dei giochi
Cinque tribù di applicazioni di apprendimento automatico
Dove andiamo da qui?
