Paradigmele învățării automate (1)

|

În funcție de modul în care un algoritm este antrenat și pe baza disponibilității rezultatelor în timpul antrenamentului, paradigmele de învățare automată pot fi clasificate în zece categorii. Acestea includ: învățare supravegheată, învățare semi-supravegheată, învățare nesupravegheată, învățare prin consolidare, învățare evolutivă, … Citeşte mai mult

Modelul generic al învățării automate

|

Învățarea automată (machine learning, ML) este folosită pentru a rezolva diverse probleme care necesită învățare din partea mașinii. O problemă de învățare are trei caracteristici: Clase de sarcini (sarcina de învățat) Măsura de performanță care trebuie îmbunătățită Procesul de acumulare … Citeşte mai mult

Scurtă istorie a evoluției învățării automate în inteligența artificială

|

Expresiile, ”inteligență artificială” și ”învățare automată” nu sunt noi. Ele au fost cercetate, utilizate, aplicate și reinventate de informaticieni, ingineri, cercetători, studenți și profesioniști din industrie de peste 70 de ani. Fundamentul matematic al învățării automate se află în algebră, statistică … Citeşte mai mult

Problemele științei datelor și învățarea automată

|

Învățarea automată este necesară pentru a face computerele să-și îndeplinească sarcinile în mod sofisticat, fără nicio intervenție a ființelor umane, pe baza învățării și a experienței în continuă creștere pentru a înțelege complexitatea problemelor și nevoia de adaptabilitate. Sarcinile efectuate … Citeşte mai mult

Învățarea automată

|

Tendința actuală a tehnologiei SMAC (Social, Mobile, Analytic, Cloud) deschide calea către un viitor în care mașinile inteligente, procesele în rețea și big data sunt reunite. Această lume virtuală a generat o cantitate mare de date care accelerează adoptarea soluțiilor și … Citeşte mai mult

Metode de învățare supravegheată în analiza sentimentelor

|

Există o serie de statistici computaționale populare și tehnici de învățare automată utilizate pentru analiza sentimentelor. Pentru o introducere bună, a se vedea (Khan et al 2010). Tehnicile includ: Bayesian naiv — un clasificator probabilist simplu bazat pe aplicarea teoremei … Citeşte mai mult

Inteligența operațională: Procesarea evenimentelor complexe

|

Procesarea evenimentelor este o metodă de urmărire și analiză (procesare) a fluxurilor de informații (date) despre lucruri care se întâmplă (evenimente) pentru a ajunge la o concluzie din acestea. Procesarea evenimentelor complexe, sau PEC, este procesarea evenimentelor care combină date … Citeşte mai mult

Selecția modelului în învățarea automată (Machine Learning) – Clasificatori liniari prin origine

|

Selecția modelului Deci, cum putem găsi clasificatori care generalizează bine? Cheia este de a constrânge setul de posibile funcții binare pe care le putem folosi. Cu alte cuvinte, am dori să găsim o clasă de funcții binare astfel încât, dacă … Citeşte mai mult

Învățarea automată (Machine Learning) – Un exemplu

|

Să începem cu un exemplu. Să presupunem că suntem însărcinați cu asigurarea controlului automatizat al accesului la o clădire. Înainte de a intra în clădire, fiecare persoană trebuie să se uite într-o cameră pentru a putea face o imagine statică … Citeşte mai mult

Inteligența artificială = Megadate + Învățarea automată

|

Aspecte importante Inteligența artificială (Artificial Intelligence, AI) modernă învață în mare parte din date. Pro: capacitatea de a face față problemelor nerezolvate care necesită „inteligență”, cum ar fi înțelegerea limbajului natural și recunoașterea conținutului imaginilor. Contra: alte aspecte ale inteligenței … Citeşte mai mult

Învățarea automata (Machine learning) – Selectarea modelului

|

Să începem cu un exemplu. Să presupunem că suntem însărcinați cu asigurarea controlului automatizat al accesului la o clădire. Înainte de a intra în clădire, fiecare persoană trebuie să se uite într-o cameră pentru a putea face o imagine statică … Citeşte mai mult

Teoria învățării statistice

|

Teoria învățării statistice presupune aproximativ evaluarea cantității de date necesare pentru a obține o anumită precizie de predicție. Există diferențe între statistică și învățare automată, chiar dacă cele două domenii împărtășesc obiective comune. Într-adevăr, ambele par să încerce să folosească … Citeşte mai mult