Рубрики
Без рубрики

#P1 – Введение

Машинное обучение Артур Самуэль впервые придумал этот термин и описал его как: «Поле Св … Tagged с помощью машинного обучения, Python, Tulciory.

ML с Python (4 серии деталей)

Машинное обучение

Артур Самуил Сначала придумал этот термин и описал его как: «область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться, не будучи явно запрограммированным».

Том Митчелл Предоставлено более формальное определение: “Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторых классов задач T и показателя производительности P, если его производительность в задачах в T, как измеряется P, улучшается с опытом E. »

Звучит как интересно, так и сбивает с толку одновременно. не так ли?

Еще один вопрос, который приходит в виду, заключается в том, почему есть так много терминов, связанных с ним, как глубокое обучение, искусственный интеллект, нейронные сети? Они все одинаковы или что -то другое?

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые демонстрируют черты, связанные с человеческим разумом, таким как обучение и решение проблем. Проще говоря, когда вы видите машину, принимающую решения, как человек, это ИИ.

Глубокое обучение

Глубокое обучение – это функционирование ИИ, которое имитирует работу человеческого мозга в обработке данных для использования в обнаружении объектов, распознавании речи, перевода языков и принятии решений.

Нейронные сети

Нейронные сети представляют собой серию алгоритмов, которые имитируют операции человеческого мозга, чтобы распознать отношения между огромными количествами данных.

Вы можете связать вышеуказанные термины с помощью данного изображения.

Предоставлено: Google

Мое мнение

Должны ли мы пойти на ML или разработку?

По моему мнению, ML является одной из самых переоцененных тем десятилетия. Разработка теперь становится недооцененной, только из -за классных вещей, которые вы можете сделать с ML. На самом деле, это трудно развить что -то полностью с нуля, и это нигде не сравнимо с ML. Просто изучив, как использовать библиотеку Python и применив ее в наборе данных для создания модели, вы не можете сказать, что вы знаете машинное обучение. Таким образом, при выборе кого -либо из них вы должны зависеть от других факторов.

ML с Python (4 серии деталей)

Оригинал: “https://dev.to/ashuto7h/p1-introduction-4ma4”