Три способа машинного обучения
Время не стоит на месте, теперь возможно заставить компьютер действовать и обучаться самостоятельно. В практических целях сфера машинного обучения имеет огромный спектр областей для применения. Это могут быть различные лингвистические боты собеседники, или даже творческие нейросети. Кто знает, возможно завтра вы не сможете отличить цифрового собеседника от настоящего, а с задачами музыкального оркестра справится нейронная сеть композитор.
Человек стремится сделать условия своего существования более комфортными. Например область прогнозирования постоянно развивается, будь то это экономический анализ или оптимальное количество необходимых осадков для сбора крупного урожая. Господин Алан Тьюринг явно был бы в восторге.
Всё это не возникло из ниоткуда. И процесс обучения машины вовсе не является чем-то простым. Но давайте рассмотрим три основных способа которые человек использует и использовал в сфере обучения машин:
1. Наличие учителя. Данная форма самая распространенная и её суть достаточно проста. Взяв исторические данные мы на языке машины, с помощью программного кода и алгоритмов устанавливаем определенный отклик на то или иное событие.
2. Отсутствие учителя. Тут компьютер оказывается в бескрайнем поле и не паханном поле различной информации. Происходит определение шаблонов и различных комбинаций, а потом взаимодействие с ней. Иногда результаты подобных экспериментов сложно расшифровать.
3. Учитель в стороне. Этот метод совмещает в себе два предыдущих. Часто это похоже на ребенка исследующего мир, а программист выступает в роли родителя. Эффективность метода состоящего из проб и ошибок заключается в том, что в нашей повседневной жизни он является одним из лучших для обучения чему либо.
Подводя итог, уже сейчас можно рассчитывать на основной принцип будущего - сегодня мы обучаем машину, а завтра она сможет обучить нас.
