Inhaltsverzeichnis:
Von Justin Stoltzfus
Einführung
Immer mehr Ingenieure und andere Fachleute beginnen mit maschinellem Lernen. Sie forschen und bauen erste Systeme, um herauszufinden, wie dieses Feld der künstlichen Intelligenz Türen für Einzelpersonen und Unternehmen öffnen kann.
Während des gesamten Prozesses gibt es jedoch einiges an Verwirrung. Was ist maschinelles Lernen überhaupt?
Die Grundidee ist, dass neue Technologien es Maschinen ermöglichen, auf eine Weise zu „denken“ und zu „lernen“, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns ähnlicher ist.
Es gibt jedoch mehrere Möglichkeiten, diesen Prozess zu beschreiben. Gehen wir für ein bisschen mehr zu StackOverflow, einer Hauptstütze für Programmierer und andere IT-Experten, die nach Definitionen und echten Erklärungen für technische Probleme suchen. Ein StackOverflow-Thread beschreibt das maschinelle Lernen als „den Vorgang, Computer zu lehren, anhand von Eingabedaten Ergebnisse zu erzielen“.
Ein anderer Autor beschreibt maschinelles Lernen als "ein Gebiet der Informatik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Optimierungstheorie, das die Lösung komplexer Aufgaben ermöglicht, für die ein logischer, prozeduraler Ansatz nicht möglich oder machbar wäre."
Diese letztere Definition kommt einem wichtigen Punkt nahe, was maschinelles Lernen ist - und was nicht.
Wenn der Autor sagt, dass „ein logischer, prozeduraler Ansatz nicht möglich oder machbar ist“, verweist dies auf die wahre „Magie“ und den Wert des maschinellen Lernens. Einfach gesagt, es ist "postlogisch" - maschinelles Lernen geht über das hinaus, was die traditionelle, lineare und sequentielle Codebasis-Programmierung leisten kann!
Wenn wir einen Schritt zurücktreten, können wir uns die Grundbausteine des maschinellen Lernens ansehen, um besser zu verstehen, wie.
Erstens gibt es Trainingsdaten - die Trainingsdaten geben die Programmeingaben zum Arbeiten an.
Neben den Trainingsdaten gibt es Algorithmen, die diese Daten verarbeiten und auf verschiedene Arten interpretieren. Experten bezeichnen die grundlegende Arbeit des maschinellen Lernens als „Mustererkennung“ - und das sehen Sie auch auf der StackOverflow-Seite -, aber auch hier wird die Funktionsweise des maschinellen Lernens nur teilweise beschrieben.
Weiter: Das Neuronale Netz
Inhaltsverzeichnis
EinführungDas neuronale Netzwerk
Betreutes und unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen
Gefälle und Rückausbreitung
Arten neuronaler Netze
Ensemble-Lernen
Anwendungen und Spieltheorie
Fünf Stämme maschineller Lernanwendungen
Was machen wir jetzt?
