Μηχανική μάθηση – Αυτοματοποίηση μέσα στη μάθηση

Μηχανική μάθηση &amp- η ανάγκη για αυτό à

Η μηχανική μάθηση είναι ένας υποτομέας της Τεχνητής Νοημοσύνης, κατά τον οποίο ένα υπολογιστικό σύστημα τροφοδοτείται με αλγόριθμους που έχουν σχεδιαστεί για να αναλύουν και να ερμηνεύουν από μόνοι τους διαφορετικούς τύπους δεδομένων. Αυτοί οι αλγόριθμοι μάθησης αποκτούν την ικανότητα ανάλυσης όταν εκπαιδεύονται για το ίδιο χρησιμοποιώντας δειγματικά δεδομένα.

Είναι χρήσιμο όταν ο όγκος των δεδομένων που πρέπει να αναλυθούν είναι πολύ μεγάλος & εκτός των ανθρώπινων ορίων. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εξαγωγή σημαντικών συμπερασμάτων & τη λήψη σημαντικών αποφάσεων.

Μερικοί σημαντικοί τομείς στους οποίους εφαρμόζεται:

Θεραπεία καρκίνου.

Η χημειοθεραπεία, η οποία χρησιμοποιείται για τη θανάτωση των καρκινικών κυττάρων ενέχει τον κίνδυνο να σκοτώσει ακόμη και τα υγιή κύτταρα του ανθρώπινου σώματος. Μια αποτελεσματική εναλλακτική λύση στη χημειοθεραπεία είναι η ακτινοθεραπεία, η οποία κάνει χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για να κάνει τη σωστή διάκριση μεταξύ των κυττάρων.

Ρομποτική χειρουργική…

Με τη χρήση αυτής της τεχνολογίας, μπορούν να εκτελεστούν επεμβάσεις χωρίς κίνδυνο σε μέρη του ανθρώπινου σώματος όπου οι χώροι είναι στενοί &amp- ο κίνδυνος να χαλάσει ο γιατρός την επέμβαση είναι μεγάλος. Η ρομποτική χειρουργική εκπαιδεύεται με τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.

Χρηματοοικονομικά-

Χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό δόλιων τραπεζικών συναλλαγών μέσα σε δευτερόλεπτα για τις οποίες ένας άνθρωπος θα χρειαζόταν ώρες για να τις αντιληφθεί.

Η χρησιμότητα της μηχανικής μάθησης είναι ατελείωτη &amp- μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε πολλούς τομείς.

Τι μαθαίνει κανείς στη μηχανική μάθηση;

Αλγόριθμοι με επίβλεψη-

Η μάθηση με επίβλεψη είναι ο τύπος μάθησης στον οποίο η είσοδος & η έξοδος είναι γνωστή, &amp? γράφετε έναν αλγόριθμο για να μάθετε τη διαδικασία αντιστοίχισης ή τη σχέση μεταξύ τους.

Οι περισσότεροι αλγόριθμοι βασίζονται στην επιβλεπόμενη μάθηση.

Αλγόριθμοι χωρίς επίβλεψη –

Στην μάθηση χωρίς επίβλεψη, η έξοδος είναι άγνωστη & οι αλγόριθμοι πρέπει να γραφτούν με τρόπο που να τους καθιστά αυτάρκεις στον προσδιορισμό της δομής & της κατανομής των δεδομένων.

Προαπαιτούμενα

Φοιτητές πληροφορικής & άλλοι φοιτητές με μηχανολογικό υπόβαθρο βρίσκουν ευκολότερο να μάθουν τη μηχανική μάθηση. Ωστόσο, οποιοσδήποτε με καλές ή τουλάχιστον βασικές γνώσεις στους ακόλουθους τομείς μπορεί να κατακτήσει το θέμα σε επίπεδο αρχαρίων: –

Βασικές αρχές προγραμματισμού.

Οι βασικές αρχές του προγραμματισμού περιλαμβάνουν μια καλή γνώση του βασικού προγραμματισμού, των δομών δεδομένων & των αλγορίθμων του.

Πιθανότητες & στατιστικές…

Πρέπει να είναι γνωστά βασικά θέματα πιθανοτήτων, όπως αξιώματα και κανόνες, θεώρημα του Baye, παλινδρόμηση κ.λπ.

Απαιτείται γνώση στατιστικών θεμάτων όπως μέσος όρος, διάμεσος, τρόπος, διακύμανση, &amp? κατανομές όπως κανονική, Poisson, διωνυμική κ.λπ.

Γραμμική Άλγεβρα-

Γραμμική άλγεβρα είναι η αναπαράσταση γραμμικών εκφράσεων με τη μορφή πινάκων και διανυσματικών χώρων. Για το σκοπό αυτό, κάποιος πρέπει να είναι καλά ενημερωμένος για θέματα όπως πίνακες, μιγαδικοί αριθμοί & πολυωνυμικές εξισώσεις.

ΣΗΜΕΙΩΣΗ: Αυτά τα προαπαιτούμενα είναι για αρχάριους.

Προοπτικές απασχόλησης στη μηχανική μάθηση à

Λόγω των απεριόριστων εφαρμογών & της χρήσης της στη σύγχρονη & αυτοσχεδιασμένη τεχνολογία, η ζήτηση για τους επαγγελματίες της αυξάνεται μέρα με τη μέρα, & δεν θα φύγει ποτέ από την τάση.

Ένας επαγγελματίας μπορεί να βρει εργασία στους ακόλουθους τομείς: –