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Definition Maschinelles Lernen

Was ist maschinelles Lernen:

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik, der "maschinelles Lernen" bedeutet.

Es ist Teil des Konzepts der künstlichen Intelligenz, in dem untersucht wird, wie Maschinen Aufgaben ausführen können, die von Menschen ausgeführt werden.

Es ist eine in Computern verwendete Programmierung, die aus zuvor definierten Regeln besteht, die es den Computern ermöglichen, Entscheidungen auf der Grundlage der vorherigen Daten und der vom Benutzer verwendeten Daten zu treffen.

Nach festgelegten Zeitplänen hat der Computer die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, die beispielsweise Probleme lösen oder Veröffentlichungen im Internet fördern.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Die Basis der Operation sind die Algorithmen, dh Sequenzen, die aus Informationen und Anweisungen definiert sind und aus denen der Computer folgt.

Diese Sequenzen ermöglichen es Computern, eine Entscheidung entsprechend der Situation und mit den eingegebenen Informationen zu treffen.

Der Algorithmus enthält Informationen darüber, wie bestimmte Prozeduren und Operationen ausgeführt werden oder wie eine Aktion ausgeführt werden soll.

Es gibt verschiedene Arten von Anwendungen und Programmiersprachen für die Verwendung von Algorithmen. Sie variieren je nach den zu erfüllenden Anforderungen oder mit dem Zweck des erstellten Algorithmus.

Arten des maschinellen Lernens

Es gibt zwei Haupttypen des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen.

Betreutes Lernen

Beim überwachten Lernen wird ein vorheriger Datensatz in die Maschine eingefügt, und die Vorschläge, die dem Benutzer gegeben werden, sollten den aufgezeichneten Daten ähneln.

Grundsätzlich werden die Informationen dazu verwendet, ein vom Benutzer erwartetes Ergebnis vorherzusagen oder die Klassifizierung der verwendeten Elemente vorzunehmen.

Beispiel: Im Internetbrowser wird ein Foto platziert, das nach Informationen zum Ursprung des Bildes oder zu ähnlichen Bildern sucht.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Beim unbeaufsichtigten Lernen gibt es keine spezifischen erwarteten Ergebnisse, dh es ist nicht möglich, die Ergebnisse der Querverweise zu prognostizieren.

Bei dieser Art des Lernens werden die Daten gruppiert und die Ergebnisse ändern sich entsprechend den Variablen.

Beispiel: In einer Suchmaschine einer Bibliothek können unterschiedliche Ergebnisse erzielt werden. Das Ändern der Ergebnisse hängt von der Art der Suche und den verwendeten Variablen ab, z. B. Buchname, Autorenname oder Veröffentlichungsdatum.

Siehe auch die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz.

Wofür ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen kann für viele Funktionen verwendet werden. Eine der am meisten verwendeten Anwendungen ist heute in den Bereichen Social Media, Internet-Suche und digitales Marketing.

Zum Beispiel werden Algorithmen zum maschinellen Lernen verwendet, um einem Internetbenutzer Vorschläge zu machen. Sie werden in Virtual Commerce-Websites, sozialen Netzwerken, Spielen, Videospeicherplattformen und Musikwiedergabeanwendungen verwendet.

In diesem Fall verwendet der Algorithmus die Daten seiner Sequenzen und die Daten der Navigationsgeschichte im Internet, um dem Benutzer neue Vorschläge zu machen. Benutzervoreinstellungen beim Browsen und Datenaustausch werden verwendet, um ähnliche Programme oder Dienste vorzuschlagen.

Dies sind häufigere Anwendungen, aber das Wissen über maschinelles Lernen kann auch auf viele andere Situationen angewendet werden, z.

  • Recherche im Internet,
  • Erhebung und Analyse von Daten
  • Tracking von Spam-Nachrichten
  • Organisation und Klassifizierung von Informationen
  • Betrug im Internet suchen.

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen

Sowohl maschinelles Lernen als auch tiefes Lernen sind Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zu nutzen. Es gibt jedoch einen Unterschied zwischen ihnen, weil tiefes Lernen (was tiefes Lernen bedeutet) Eigenschaften aufweist, die der Lernfähigkeit des Menschen ähnlicher sind.

Beim Deep Learning werden auch Vorhersageergebnisse aus vorhandenen Daten verwendet. Der Unterschied besteht darin, dass dies genauer geschieht, und zwar eher im Gehirn einer Person, da der Computer die Informationen flexibler anpassen kann.

Dies liegt daran, dass beim tiefen Lernen ein künstliches neuronales Netzwerk geschaffen wird, das wie das Netzwerk von Neuronen im menschlichen Gehirn funktioniert.

Es ist dieses Netzwerk, das den Betrieb der Maschine in vieler Hinsicht mit der Funktionsweise des Gehirns verbindet und Informationen erlernen und interpretieren kann.

Siehe auch die Bedeutung von Software und Bitcoin.

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