YOGYAKARTA – 機械学習とは何ですか?機械学習(ML)または機械学習は、人間の学習能力を適応させることができるため、非常に目を引く人工知能(AI)のブランチの1つです。
機械学習の使用は日常生活で非常に便利です。この技術は、既存のデータを学び、彼が学んだことに応じてタスクを実行することができます。
機械学習についてもっと知りたい人のために、次の記事の情報の概要を参照してください。
IBMのページによると、機械学習は人工知能(AI)とコンピュータサイエンスの分野であり、データとアルゴリズムを使用して人間の学習方法を模し、持続的に精度を向上させることに焦点を当てています。
MLは、統計学、数学、データマイニングなどのさまざまな分野から開発されているため、再プログラミングや制御を必要とせずにデータを分析することで機械を学習できます。
この学習機械は、独自のコマンドで既存のデータを取得する機能を備えています。
MLは、既存のデータと取得したデータを学習して、特定のタスクを実行することもできます。マッシングラーニングによって実行できるタスクも、学習するものに応じて非常に多様です。
機械学習という用語は、1920年代のエイドリアン・マリー・レジェンドル、トーマス・ベイズ、アンドレイ・マルコフなど、数学の多くの科学によって反響を呼んだ。彼らは機械学習の基礎とその概念を提示した。それ以来、学習機械を開発する多くの関係者がいます。
機械学習の最も人気のあるアプリケーションの一例は、1996年にIBMによって作成されたディープブルーです。
ディープブルーは、チェスを学び、プレイするために開発されたリフレッシュマシンです。ディープブルーは、プロのチェスのチャンピオンとチェスをすることによってテストされています。その結果、ディープブルーがチェスの試合の勝者として出てきました。
機械学習は、さまざまな分野で人間にとって非常に役立っています。MLの適用は、日常生活に見られます。たとえば、顔のロック機能を使用してスマートフォンを開く場合などです。
別の例として、サイバースペースをサーフィンしているときは、確かにいくつかの広告が表示されていることがあります。さて、表示される広告は、あなたの性格に応じた広告を提供するML処理の結果です。
機械学習の仕組み
機械学習の仕組みは、モデル、パラメータ、学習者を含む3つのビルディングブロックに分かれています。説明は次のとおりです。
機械学習の仕組みにより、開発者は機械学習の操作に関連するさまざまなものを最適化することが容易になります。この仕組みは、それぞれが連続して行われます。
機械学習の利点
機械学習は、以下のような分野で人間の生活に利益をもたらします。
これは、機械学習とは何か、そしてそれがどのように機能し、日常生活に有益であるかについての情報です。うまくいけば、この記事は忠実なVOI.ID 読者の洞察を追加することができます。
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