Если вы программист, то вы должны хорошо использовать алгоритмы и логику. Вот что делает программиста идеальным кандидатом для инженера машинного обучения.

Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта. Это позволяет IT-системам определять шаблоны и разрабатывать решения на основе существующих баз данных и алгоритмов. Выводы, полученные из данных, могут быть обобщены и использованы для решения новых проблем или для анализа ранее неизвестных данных.

1. Как работает машинное обучение?

Чтобы программное обеспечение могло самостоятельно учиться и находить решения, необходимы предыдущие действия человека. Например, системы должны быть сначала снабжены данными и алгоритмами, которые имеют отношение к обучению. Кроме того, должны быть установлены правила для анализа запаса данных и распознавания шаблонов. Если соответствующие данные доступны и правила определены, системы машинного обучения могут:

• найти, извлечь и обобщить соответствующие данные;
• делать прогнозы на основе проанализированных данных;
• рассчитать вероятности для конкретных событий;
• адаптироваться к условиям самостоятельно;
• оптимизировать процессы.

2. Различные типы алгоритма машинного обучения

Алгоритмы играют центральную роль в машинном обучении. Они отвечают за распознавание моделей и генерацию решений и могут быть разделены на различные категории. Ниже приведены основные типы алгоритмов машинного обучения :

• Контролируемое обучение
• Неконтролируемое обучение
• Частично контролируемое обучение
• Усиленное обучения
• Активное изучение

В то время как контролируемое супервизором обучение требует определения и спецификации примерных моделей для сопоставления информации с модельными группами алгоритмов, неконтролируемое обучение автоматически генерируется на основе независимо распознаваемых моделей.

Частично контролируемое обучение представляет собой смесь обоих методов. Поощрение обучения основывается на наградах и наказаниях. Это взаимодействие говорит алгоритму, как он должен реагировать на различные ситуации. Это обучение очень похоже на человеческое обучение.

Активное обучение предоставляет алгоритму возможность получать желаемые результаты для конкретных входных данных. Чтобы свести к минимуму количество вопросов, сам алгоритм заранее выбирает соответствующие вопросы с высокой степенью релевантности для результатов.

3. Применение машинного обучения

Машинное обучение имеет очень широкий спектр применения. Например, в среде Интернета оно используется для следующих функций:

• Независимое обнаружение спам-писем и разработка подходящих спам-фильтров.
• Распознавание речи и текста для цифровых помощников.
• Определение релевантности веб-страниц для поисковых систем.
• Выявление и разграничение интернет-активности физических лиц и ботов.

Другие применения машинного обучения включают распознавание изображений и лиц, автоматические справочные службы или автоматическое обнаружение мошенничества с кредитными картами.

4. Объемы данных как двигатель машинного обучения

Развитие в области технологий больших данных также дало огромный импульс машинному обучению. Системы больших данных образуют идеальную основу для такого обучения. Структурированные и неструктурированные данные могут быть проанализированы быстро и с относительно небольшими усилиями оборудования и включены в алгоритмы обучения. Для машинного обучения используются распределенные компьютерные структуры и быстро работающие системы баз данных. Также используются искусственные нейронные сети, которые функционируют на модели человеческого мозга.

5. Как начать заниматься машинным обучением?

Помните время, когда вы хотели стать разработчиком Android? Есть много IDE, фреймворков и языков программирования. Скорее всего, вам было нелегко выбрать то, что лучше для вас. Это относится и к машинному обучению. Существует много фреймворков, языков программирования, инструментов и курсов, доступных для машинного обучения. Вам необходимо освоить один из  языков программирования для машинного обучения и выбрать правильный инструмент для работы.