Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Хотя для этого есть много разных алгоритмов, с точки зрения непрофессионала, если вы тренируете модель, чтобы предсказать, будет ли сердце работать нормально или нет, есть истинные или ложные значения, и вы будете показывать алгоритму некоторые реальные данные, помеченные как истинные, затем снова показывая данные, помеченные как ложные, и вы будете повторять этот процесс с данными, имеющими истинные или ложные значения.

И алгоритм будет изменять свои внутренние параметры до тех пор, пока он не научится распознавать данные, которые указывают на то, что есть сердечная недостаточность или ее нет.

При машинном обучении мы обычно берем набор данных и делим его на три набора: наборы обучения, проверки и тестирования.

Набор обучения – это данные, используемые для обучения алгоритма.

Набор проверки используется для проверки наших результатов и тонкой настройки параметров алгоритмов.

Данные тестирования – это данные, которые модель никогда не видела прежде и которые используются для оценки того, насколько хороша наша модель.

Опять же, чтобы повторить, модель машинного обучения – это алгоритм, используемый для поиска закономерностей в данных без программирования в явном виде.

В то время как машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, глубокое обучение является специализированным подмножеством машинного обучения.

Глубокое обучение основывается на алгоритмах машинного обучения, которые основываются на структуре и функциях мозга, и эти алгоритмы называются искусственными нейронными сетями.

Эти сети предназначены для непрерывного обучения в процессе работы для повышения качества и точности результатов.

Эти системы могут обучаться на неструктурированных данных, таких как фотографии, видео и аудиофайлы.

Алгоритмы глубокого обучения напрямую не отображают входные данные в выходные.

Вместо этого они полагаются на несколько слоев обработки.

Каждый такой слой передает свой вывод следующему слою, который обрабатывает его и передает его следующему.

Именно поэтому такая система из многочисленных слоев называется глубоким обучением.

При создании алгоритмов глубокого обучения разработчики и инженеры настраивают количество слоев и тип функций, которые соединяют выходы каждого слоя со входами следующего.

Затем они обучают модель, предоставляя множество размеченных примеров.