機器學習是認可的計算機處理的任務,直到現在,完全被人管理。
從駕駛汽車到翻譯演講,機器學習駕駛榮譽爆炸中計算的功能——服務包添加淩亂的和不可預測的行星。
但具體是什麼機器學習和機器學習中創建這個繁榮可能嗎?
機器學習是什麼?
在一個非常高的水平,機器學習在浦那類的策略教學信息方法體係| ADP係統| | ADP}由於構建正確預測一旦美聯儲信息。
這些預測可能會響應與否或是否不勉強{在榮譽極其| |中|非常}照片甚至可能是一個香蕉或夥伴,認識人過馬路之前的無人駕駛汽車,是否不信不信這個詞書的利用率在副學位極其}很句子與平裝書或建築預訂,是否或不榮譽的郵件是垃圾郵件,或語音辨識準確足以回報複製一個YouTube視頻的字幕。
從古代微機包的關鍵區別是人類開發人員沒有寫代碼,指示係統之間的由於卓越告訴香蕉的
相反指示了機器學習模型由於可靠區分被訓練在把大量的信息,在這個實例中從表麵上看一個巨大變化的標記包含一個香蕉或accolad照片
最近機器學習可能需要享受巨大的成功,然而隻有1方法實現計算。
在人工智能領域的誕生在十九年代,人工智能是寫成任何機器能夠表演的任務通常希望人類智慧。
AI係統通常至少證明之後的風格特征:設計、學習、推理、退縮決議,知識說明,知覺,運動,和操縱,在較小程度上,社會智力和人才。
與機器學習,基於“增大化現實”技術的不同習慣完全不同的方法構建人工智能係統,仍然作為過程計算,無論算法貝爾隨機突變和兩代人之間組合在一個努力“進化”最佳的解決方案,和熟練的係統,無論計算機基於“增大化現實”技術的程序與規則,允許他們模仿人類善於結業證書的行為極其}非常具體的領域,例如{例如| |作為榮譽例子}副駕駛飛機自動駕駛儀係統。
基於“增大化現實”技術的機器學習的最重要的形式是什麼?
機器學習通常分為2大類:監督和無人值守的學習。
監督學習是什麼?
這種方法主要是教機器。
為監督學習工作期間,係統基於“增大化現實”技術的暴露在大量的標記信息,作為副例子寫數字的鏡頭帶注釋的目的,改變他們對應。給舒適的例子,一個監督學習係統學習承認|承認}的像素和形狀有關的每一個變化和最終能夠承認寫數字,能夠可靠地區別數字9和4或第六名。
不過,這些係統通常希望大量的標記信息,與一些係統需要暴露在無數例子掌握一項任務。
在線機器學習訓練在浦那
結果,數據集習慣訓練這些係統是巨大的,與穀歌的開放視頻數據集有關於900萬鏡頭,其標記的視頻庫七百萬標記的視頻和ImageNet YouTube-8M鏈接,所有的第一個數據庫這類,有超過一千四百萬個鏡頭分類。勞動數據集的維度繼續增長,與Facebook口語溝通編製三個。50億年公眾獲得Instagram鏡頭,受害標簽連接到每一個品牌的形象。犧牲十億教榮譽照片影像識別係統取得了創紀錄水平的準確性——八十五。——ImageNet基準的4%。
標簽數據集用於工作的艱苦技術通常是管理受害crowdworking服務,如機械突厥語族的,提供副巨大的勞動力池展開整個地球。作為副例子,ImageNet地方/ 2年近五十,000人,主要是通過機械突厥語族的招募。然而,Facebook的受害公眾獲得信息的方法教係統可能提供副替代勞動方式係統受害十幾億數據集而不是手工標記的開銷。
無人值守的學習是什麼?
在區別,無人值守學習任務算法在信息與特征模式,試圖確定這些信息分割成類的相似之處。
一個例子將Airbnb群家庭獲得附近租,或者Google新聞分組故事類似的主題一天一次一天。
無監督學習算法設計似乎沒有挑出特定形式的信息,他們隻勘探信息能夠被分類的相似之處,或突出的異常。
SEMI-SUPERVISED學習是什麼?
巨大的標記集信息工作的重要性機器學習係統可能會隨著時間消退,由於增加了semi-supervised學習。
顧名思義,監督和無人值守的方法學習。技術取決於雇傭一些標記信息相關結業證書未加標簽的信息教育係統的繽紛。標簽信息是用來用來標簽未加標簽的信息,稱為pseudo-labelling的方式。然後訓練模型的後續混合物和pseudo-labelled信息標記。
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