Mục lục:
Bởi Justin Stoltzfus
Giới thiệu
Nhiều kỹ sư và các chuyên gia khác đang bắt đầu với học máy - họ đang thực hiện nghiên cứu ban đầu và xây dựng các hệ thống ban đầu, để bắt đầu khám phá cách lĩnh vực trí tuệ nhân tạo này có thể mở ra cánh cửa cho các cá nhân và công ty.
Tuy nhiên, trong suốt quá trình, có khá nhiều nhầm lẫn. Học máy là gì?
Ý tưởng cơ bản là các công nghệ mới cho phép các cỗ máy có thể nghĩ ra điều đó và nghĩ về cách thức hoạt động giống như cách mà bộ não của con người hoạt động.
Điều đó nói rằng, có nhiều hơn một vài cách để mô tả quá trình này. Để biết thêm một chút, hãy đến StackOverflow, nền tảng chính cho các lập trình viên và các chuyên gia CNTT khác đang tìm kiếm các định nghĩa và giải thích thực sự về các vấn đề kỹ thuật. Một chuỗi StackOverflow mô tả việc học máy như là quá trình dạy máy tính để tạo ra kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào.
Một nhà văn khác mô tả học máy như là một lĩnh vực của khoa học máy tính, lý thuyết xác suất và lý thuyết tối ưu hóa cho phép giải quyết các nhiệm vụ phức tạp mà theo đó một cách tiếp cận hợp lý, hợp lý sẽ không thể thực hiện được hoặc khả thi.
Định nghĩa sau này đạt gần một điểm chính về học máy là gì - và không.
Khi người viết nói một cách hợp lý, cách tiếp cận theo thủ tục sẽ không thể thực hiện được hoặc khả thi, thì đó là điểm chỉ ra ma thuật thực sự và giá trị của việc học máy. Nói một cách đơn giản, đó là một bài viết logic logic - học máy vượt xa những gì truyền thống, lập trình cơ sở mã hóa tuyến tính và tuần tự có thể làm!
Lùi lại một bước, chúng ta có thể nhìn vào các khối xây dựng cơ bản của máy học để hiểu rõ hơn về cách thức.
Đầu tiên, có dữ liệu đào tạo - dữ liệu đào tạo cung cấp cho đầu vào chương trình hoạt động.
Cùng với dữ liệu đào tạo, có các thuật toán phá vỡ dữ liệu đó và diễn giải nó theo nhiều cách khác nhau. Các chuyên gia mô tả công việc thiết yếu của học máy như nhận dạng mô hình của Google - và bạn cũng sẽ thấy điều này trong trang StackOverflow - nhưng một lần nữa, điều đó chỉ mô tả một phần cách thức hoạt động của máy học.
Tiếp theo: Mạng lưới thần kinh
Mục lục
Giới thiệuMạng lưới thần kinh
Học máy có giám sát và không giám sát
Gradient gốc và Backpropagation
Các loại mạng thần kinh
Học tập
Ứng dụng và lý thuyết trò chơi
Năm bộ lạc của các ứng dụng học máy
Chúng ta sẽ đi đâu từ đây?
