Për shkak të teknologjive të reja machine learning nuk është si teknologjia e dikurshme. Machine learning lindi nga njohja e modelit dhe teoria që kompjuterat mund të mësojnë pa u programuar për të kryer detyra specifike; studiuesit e interesuar për inteligjencën artificiale donin të shihnin nëse kompjuterët mund të mësonin nga të dhënat.
Ne të gjithë e jemi bërë familjar me idenë e krijimit të robotëve fizikisht dhe në mënyrë virtuale per ta bërë jetën më të lehtë. Por çfarë ndodh kur sistemet kompjuterike fillojnë të jo vetëm të ekzekutojnë programe të paracaktuara, por në të vërtetë absorbojnë informacionin dhe bëhen më të zgjuar nëpërmjet machine learning?
Mjet për vlerësimin e të dhënave
Machine learning nuk është asgjë e re; është përdorur në teknologji për shumë vite. Termi vetë u zbulua që në fillim të vitit 1959, nga studiuesit në IBM.
Këtu janë disa shembuj të publikuar gjerësisht të aplikacioneve për machine learning që mund të njiheni:
– Makina self-driving e Google
– Aplikimet masive në jetën e përditshme.
– Duke ditur se çfarë po thonë klientët për ju në Twitter? Mmundësohet pasi kjo teknologji të jetë e kombinuar me krijimin e rregullave gjuhësore.
-Zbulimi i mashtrimit? Një nga përdorimet më të dukshme, të rëndësishme në botën tonë sot.
Çfarë kërkohet për të krijuar sisteme të mira të machine learning?
– Përgatitja e të dhënave.
– Algoritme – themelore dhe të avancuara.
– Proceset automatike dhe Iterative.
– Shkallëzueshmëria.
A e dini?
– Në machine learning një objektiv quhet label.
– Në statistikë, një objektiv quhet një variabël e varur.
– Një ndryshore në statistika quhet një tipar në machine learning.
-Një transformim në statistikë quhet krijimi i funksioneve në machine learning.