Вы здесь

Машинное обучение – наступившее будущее

thumbnail
Машинное обучение – будущее
Машинное обучение – наступившее будущее

Оглавление:

  1. Обучение по примерам
  2. Дедуктивное обучение
  3. Машинное обучение. Способы
  4. Решаемые задачи
  5. Где используется машинное обучение

Что же такое машинное обучение? Говоря простым языком это один из главных подразделов науки о искусственного интеллекта, включающий в себя совокупность таких наук как математический и дискретный анализ, математическая статистика и куда же без оптимизации, ведь работу машин нужно же как-то оптимизировать. Существуют такие типы обучения: по примерам, перенос экспертных знаний в машину. На них остановимся подробнее.

Обучение по примерам

Интеллектуальной машине дается база положительных и отрицательных примеров, которые привязаны к какой-то неизвестной закономерности, затем создается правила, согласно которым в машине происходит разделение на «плохое» и «хорошее».

Допустим прошло разделение, но как проверить правильность? Для этого есть экзаменационная выборка примеров. Информация, заносится в виде совокупности признаковых описаний, но не всегда могут быть полностью заполнены значения некоторых объектов. В таком случае, разрабатывается алгоритм, который вычисляет значение объекта, согласно другим признакам. обучение примерами Возникает вопрос- «А что если значение пропустили?» Тогда их заполняют прогнозирующими функциями. Еще признаки можно восстанавливать, например если признак обозначает количество- применяется метод восстановления регрессии, а если качественный – применяется метод классификации.

Также стоит уделить внимание следующим статьям:

Дедуктивное обучение

Предусматривает формализацию экспертных знаний, с переносом в ЕОМ как базу знаний. Как правило, данный метод принято считать областью экспертной системы, но вот, что такое экспертная система? ЭС – это некая компьютерная система, которая способна частично заменить специалиста, для решения какой-то проблемной задачи.дедуктивное машинное обучение

Машинное обучение. Способы

Так как машинное обучение- это совокупность нескольких наук, то и способы обучения будут скомбинированными, но все же базой является наука о нейросетях. Различают такие способы: Обучение с помощью учителя- задается пара «ситуация, способ решения». Включает в себя:

  1. Методы коррекции ошибок;
  2. Методы обратного распространения ошибок.

Обучение без помощи учителя – задается только «ситуация», а система должна сама провести группировку объектов в кластера, использовав информацию о попарных сходствах объектов. Включает в себя:

  1. Систему альфа подкрепления;
  2. Систему гамма подкрепления.

Специальный метод обучения – задается пара «ситуация, принятое решение». Включается в себя лишь генетический алгоритм. Еще различают такие методы обучения как активное, многозадачное, обучение с множеством вариантов и так далее. Это все разработано с целью максимально гибкого обучения.

Решаемые задачи

Машинное обучение способно решить задачи связанные с:

  • Классификацией. Благодаря паре «признак-решение», система классифицирует данные;
  • Кластеризацией;
  • Регрессией;
  • Одноклассовой классификацией. Определяет некоторые схожести объектов и классифицирует их как классы.

Внедряемые данные В машинном обучение используются данные таких типов:

  • Описание признаков объекта;
  • Сигнал или временной ряд;
  • Ряд цифровых изображений.

Где используется машинное обучение

Благодаря своей эффективности, может использоваться в разных сферах, но чаще всего машинное обучение эффективно действует в медицине, трейдинге, так как это две самые динамичные области, где требуется постоянная работа с новыми объемами данных, обучаться составлять базу данных в реальном времени, а обычный человек не в состоянии за всем уследить. машинное обучение используется в медицине

Машинное обучение в медицине

Почему именно медицина? Да потому, что для более тщательной диагностики и составления правильного курса лечения необходимо учитывать множество различных факторов, например уровень некоторых гормонов, сахара, лейкоцитов, эритроцитов, гемоглобина и в зависимости от понижения или увеличения, прогнозировать болезнь, определять патологические изменения еще в зачатке. Поэтому много лет назад специально для медицинских целей, был разработан алгоритм действий в той или иной ситуации, позволяющий правильно действовать в критических ситуациях.

Машинное обучение в медицине способно предотвращать множество смертей. Как это работает? Машина, с помощью которой проходит обследования пациента, изучает клиническую ситуацию, запоминает ее признаки и разрабатывает решение. Стоит отметить, что машинное обучение в медицине позволяет изучать возникшее болезни и на основе полученных знаний разрабатывать действующее методы лечения. Симптомы заболеваний заносят в базу данных, затем если возникает рецидив, данные о болезни извлекают и работают с ними. машинное обучение используется в трейдинге

Машинное обучение в трейдинге

Трейдинг – это одна из самых развивающих отраслей заработка со множество нюансов. Машинное обучение активно используется трейдерами для эффективного обучения своих систем. Как машинное обучение работает в трейдинге? Например, существует некая площадка для торгов, допустим стимовская. Система изучает цены, темпы падения и выводит прогноз – упадет цена или возрастет, а также проводит оценку факторов риска и уже выводит максимально эффективную цену.

Также и на валютном рынке – подробно изучаются сроки на протяжении которых падал, возрастал рост валюты и так же выводится прогноз. Затем система запоминает результаты и на основе их ставит будущую цену.

Машинное обучение – это уверенный шаг в недалекое будущее. Системы с машинным обучением, способы увеличивать свою эффективность в разы. Например в экономике – система изучает различные экономические особенности на рынке, согласно алгоритмам и прогнозирует будущее. Да и погрешности минимальные, по сравнению с человеком.

Обсуждайте и делитесь знаниями комментариях. Смотрите видео по теме.

Источник - http://postnauka.ru/video/32901 Как найти взаимосвязь между наблюдаемыми и скрытыми переменными? Что такое глубинное обучение? Каковы перспективы машинного обучения? Об этом рассказывает кандидат физико-математических наук Дмитрий Ветров.

2014-10-02



Не нашли что искали? Воспользуйтесь поиском:

Возможно вам будет интересны материалы наших партнёров:
Аватар пользователя Полина
  • Полина
  • 8 Ноя 2016 в 18:42
Конечно было бы намного лучше если бы в нашей медицине появилось такая диагностика и лечение болезней было бы намного проще, а обращение в больнице стало бы без боязни, что поставят неправильный диагноз.
Аватар пользователя Женя
  • Женя
  • 9 Ноя 2016 в 00:08
Машинное обучение очень интересной мне показалось.Думаю в будущем это будет более распространено и людям станет намного легче. Ведь медицина так сильно идёт вперёд и правильный диагноз может спасти множество жизней.
Аватар пользователя Павел
  • Павел
  • 10 Ноя 2016 в 03:06
Очень красиво написано про медицину , но на деле же всё иначе. Если бы все болели по учебнику "Пропедевтика внутренних болезней" , то лечить бы могли даже дети , используя алгоритм , но это только в мечтах. В каждом правиле существует куча исключений , которые машина может принять за что-то другое.
Аватар пользователя Екатерина_7
  • Екатерина_7
  • 11 Ноя 2016 в 06:45
Соглашусь, машинное обучение в медицине, это правильный и нужный скачок в науке. Много плюсов: все решения принимаются оперативнее, мобильность, обработка большого объема информации. Тем не менее, возникает вопрос о правильности разработки методов лечения болезней.
Аватар пользователя Павел
  • Павел
  • 12 Ноя 2016 в 10:22
Диагностика и лечение заболеваний являются первоочередной задачей медицины. И если для успешного ее решения необходимо использовать машины, то и машинное обучение в медицине должно быть на самом высоком уровне.
Аватар пользователя Максимка
  • Максимка
  • 13 Ноя 2016 в 12:30
Очень интересно машинное обучение в медицине. Возможно за счет программ машинам будет проще в лечении и порой предотвращении смертей, но за счет того что научный и машинный прогресс не стоит на месте, я так понимаю, что человеческий ресурс в медицине будет не востребован.
Аватар пользователя Алена
  • Алена
  • 14 Ноя 2016 в 09:06
Как мне кажется машинное обучение позволит гораздо быстрее поставить диагноз и вылечить людей с довольно сложными заболеваниями, ведь это новый виток развития науки и техники.
Аватар пользователя Руслан
  • Руслан
  • 15 Ноя 2016 в 07:01
Весьма познавательная статья, уверен, что благодаря тому, что всячески растет машинное обучение во многих отраслях, ясное будущее без болезней не за горами, ведь к этому мы все и движемся.
Аватар пользователя Лолиточка
  • Лолиточка
  • 16 Ноя 2016 в 08:14
Будущее наступило,наука не стоит на месте. Машины как правило, ошибаются реже людей. интересно как много времени пройдет, пока эта технология дойдет до всех потребителей.особенно в районные поликлиники.
Аватар пользователя Тоня
  • Тоня
  • 16 Ноя 2016 в 08:28
Я только за машинное обучение. Я думаю, его надо вводить не только в медицине, а почти во всех отраслях. Но при этом обязательно, чтобы результаты, выдаваемые компьютером, проверяли люди, потому что на все случаи жизни алгоритмов не напасёшься.
Аватар пользователя Юрий Кузнецов
  • Юрий Кузнецов
  • 17 Ноя 2016 в 06:19
Конечно, наряду с человеческим фактором, возможен и фактор машинный, обусловленный чрезмерно формальным подходом. Но на то оно и дедуктивное обучение, подразумевающее постепенное накопление знаний и постепенную минимизацию возможности ошибки. В любом случае, машинное обучение - это огромный прогресс, движение в правильном направлении.

Добавить комментарий