To taub cov kev kawm tshuab
Peb tau hnov lub sij hawm 'tshuab kawm’ sib tham sib txawv thiab forums, tiam sis zoo li cas yog xyov txhais li cas? Kev kawm tshuab yuav raug txhais raws li ib txoj kev rau cov ntaub ntawv tsom xam, raws li cov qauv vov txawv thiab kev sib txuas lus. Nws comprises txawv algorithms neural tes hauj lwm, tsob ntoo, Bayesian networks etc. kev kawm tshuab Siv cov algorithms los kawm los ntawm cov ntaub ntawv thiab zoo nkaum insights los ntawm cov ntaub ntawv. Txoj kev kawm yog iterative, Li ntawd, cov ntaub ntawv tshiab yog tseem handled tsis muaj kev saibxyuas. Kev Kawm Txog Yam Xeeb Txawm Muaj (cov kev kawm tshuab) kawm los ntawm cov ntaub ntawv yav dhau los thiab siv nws rau yav tom ntej no tsis tshiab, tab sis nws yog nkag mus ntxiv tej chaw nowadays.
Kev kawm tshuab kawm ntawv?
Txhais cov ntsiab lus ntawm txhais cov ntsiab lus IBM – “Tshuab kawm yog ib ceg ntawm txoj kev ntse artificial (AI) Thiab lub computer science uas tsom rua kev siv cov ntaub ntawv thiab algorithms xyaum raws li qhov uas tib neeg kawm, maj mam txhim kho nws accuracy.”
Thaum ib txhia neeg ntseeg tias cov kev kawm tshuab Yog tsis zoo li cov qub kev lub computer programming uas peb tseem siv tam sim no, Ntau yam xav txog nws ua ib kiv puag ncig kev txawj ntse. Lawv ntseeg tias siv lub tshuab no, Cov cav tov yuav tau kawm tej yam thiab ua tej yam uas lawv tus kheej, es dumbly ua raws li tib neeg cov lus qhia.
To taub ntxiv txog lub ntsiab ntawm lub tshuab kev kawm, Peb yuav piv rau nws lub computer programming. Cov nram qab no yuav tham txog lub tshuab kawm thiab nws qhov txawv ntawm cov kev pab cuam tradital programming.
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Qhov kev pab cuam traditional programming?
Thaum peb ua ib lub computer, Peb yeej muab cov lus qhia rau nws nyob rau hauv ib hom lus uas nws to taub. Ces, thaum peb muab nws lub tswv yim, Nws muab tso zis tso zis raws li cov lus qhia uas peb tau muab rau nws.
Tam sim no, Wb xav txog tej yam uas koj tau muab ib qho input rau ib daim credit card. Thaum uas txheej txheem txheej txheem cai sib hais, Lub kaw lus yuav xyuas tag nrho cov nqe lus tseem ceeb ntawm koj daim ntawv thov, yuav tsum muab cov xov xwm uas yuav tsum tau qhia cov ntsiab lus thiab cov txheej txheem. Tom qab ntawd, Nws mam ua cov zis tso zis los yog rejection raws li qhov kev pab cuam uas yog tso rau nws.
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Kev kawm tshuab sib txawv li cas yog txawv?
Yog tias koj siv cov tshuaj cov kev kawm tshuab Nyob rau hauv qhov chaw ntawm tsoos programming methods hauv daim credit card scenario, ces qhov txheeb xyuas tau lawm dog dig sib txawv. Qhov txheeb xyuas tau yuav tau raws li cov ntaub ntawv thiab lub kaw lus yuav tau muaj kev los txheeb xyuas cov ntaub ntawv. Yuav tsis muaj kev pab tshwj xeeb rau nws. Thaum nws mam li nres ntxiv thiab ntau txog, tej kev kawm yuav zoo dua rau lub sij hawm.
Li ntawd, Kev kawm ua tau yog ib feem ntawm AI los yog Txoj kev ntse Artificial. Nws kawm los ntawm analyzing loj kom muaj nuj nqis ntaub ntawv ua nrog txhua tus neeg siv ntawm lub cev. Thaum nws mam li analyse cov ntaub ntawv, Nws yuav hloov nws cov programming raws li tshiab zov. Qhov no ua rau txoj kev txhim kho nyob rau hauv nws cov accuracy ib yam nkaus thiab. Peb kuj hais tias lub tshuab kawm yog zoo li ib tug kab regression, Qhov twg cov variables thiab parameters yog hloov zoo match cov input muab.
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Cov kev kawm nyiam txoj kev kawm nyiam li cas?
Qhov nrov tshaj txoj kev kawm tshuab yog unsupervised thiab saib xyuas cov kev kawm. Cov no, Txoj kev saib xyuas ntawm txoj kev saibxyuas no feem ntau yog siv. Hais txog 70% saib 10-20 feem pua yog unsupervised. Semi-supervised thiab reinforcement kev kawm siv ntau zaus.
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Kawm txog kev kawm
Nyob rau hauv hom no, Cov algorithms muaj nrog labelled piv txwv, Qhov labelled cov ntaub ntawv txhais tau tias cov ntaub ntawv yog muab ib piav. Tus kev kawm tshuab Yuav tau ob yam inputs thiab lawv corresponding outputs. Tam sim no, Lub kaw lus yuav tau muab piv rau cov zis muaj cov outputs uas muaj cov outputs kom paub cov tsis meej.
Tom qab analyzing lub outputs thiab nrhiav paub qhov yuam kev, Lawv yuav hloov nws cov programming raws li. Lawv yuav siv ntau txoj kev twv seb daim ntawv lo rau unlabeled cov ntaub ntawv. Txoj kev no yog siv los ua yav tom ntej kev txiav txim yav tas los.
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Semi-supervised kev kawm
Hom kev kawm tshuab siv rau tej chaw zoo sib xws, Tiam sis nws kuj siv cov ntaub ntawv unlabeled thaum kev kawm. Feem ntau, Nws ua haujlwm nrog cov ntaub ntawv unlabeled ntau tshaj labelled ones, tab sis nws siv lub labelled ib yam nkaus thiab. Qhov no yog vim cov ntaub ntawv unlabelled yuav tau sau yooj yim. Os, Unlabelled cov ntaub ntawv hais txog cov ntaub ntawv uas tsis muaj piav rau txhua.
Txoj kev no kuj muaj tib yam txog kev kawm, i.e. twv ua ntej, kev txaus siab thiab regression. Qhov no yog qhov zoo tshaj plaws thaum tus nqi koom tes nrog kev kawm ntshav heev.
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Unsupervised kev kawm
Txoj kev no yog siv rau cov ntaub ntawv uas tsis muaj cov ntawv sau txhua, i.e. cov ntaub ntawv unlabelled. Yog li, Lub kaw lus yeej paub tsis muaj dab tsi ntawm cov zis tso zis thiab thiaj li, Tus algorithm muaj kom paub qhov tseeb tso zis nws tus kheej. Nws yuav ua tau qhov no los nrhiav tej yam lug nyob rau hauv cov ntaub ntawv. Hom kev kawm tshuab method yog zoo meej rau cov ntaub ntawv transactional. Qhov tseeb ntawm txoj kev kawm no yog ze-ze-zej-zog thiab self-organizing mapping, nrog singular tus nqi decomposition thiab k-txhais clustering.
Reinforcement kawm
Lub tshuab kev kawm siv rau tej chaw zoo li gaming, tsheb navigation thiab robotics. Nyob rau hauv hom no, Lub kaw lus kawm yog ib qho kev mus sib hais thiab txoj kev yuam kev. Lub hom phiaj tseem ceeb nyob rau hauv txoj kev no yog mus nrhiav tso zis rau lub sij hawm tsawg tshaj plaws, uas yuav ua tau raws li ib txoj cai tsim nyog. Cov peb tivthaiv nyob rau hauv txoj kev kawm no yog tus neeg saib xyuas uas paub txog tej yam uas yuav txaus siab rau qhov kev sib cuag thiab tej yam ua.
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Qhov tseem ceeb ntawm kev kawm tshuab?
Qhov tseem ceeb ntawm lub tshuab kawm yog zuj zus rau hnub vim li cas tib yam uas tau ua lub tswvyim tswj kev tshawb no ces tseem ceeb. Cov txheej xwm no muaj pheej yig thiab haib computational fais fab tuam txhab, Cov ntaub ntawv loj yog tsim txhua hnub thiab inexpensive thiab cov ntaub ntawv muaj peev xwm khw qhia tau methods. Cov lag luam kom haib thiab qauv ua qauv ua sai sai heev, uas yuav siv tau nyob rau hauv cov ntaub ntawv loj Guerves hauv tej, thiaj li yuav zoo dua, tso zis heev. Qhov no txhais tau tias qauv zoo yuav siv tau rau kev txiav txim zoo neeg thiab kev txiav txim siab rau cov sij hawm tsawg dua, thiab uas tsis muaj neeg ua hauj lwm.
Ib txoj kev ua qauv zoo li qauv sai sai yog tsim qauv ua. Tseem, Cov qauv no yuav tsum tau dynamic txaus kom mus nrog lub sij hawm hloov. Thaum tib neeg yuav tsim ob tug qauv ib lub lis piam, Kev kawm yuav tsim txhiab tus qauv los ntawm analyzing cov ntaub ntawv sai sai. Li ntawd, Yog vim li cas lub tshuab tseem ceeb heev rau cov lag luam thiab lwm teb tam sim no.
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Dab tsi yog lub tshuab kawm algorithms thiab cov txheej txheem?
Lub tshuab kawm algorithms pab kom tau tus tshaj tawm ntawm cov ntaub ntawv loj, yog pab kom lawv sai analyse cov ntaub ntawv thiab ua tau yog. Cov algorithms pab rau txoj kev tsim ib tug qauv uas yuav siv tau rau kev txiav txim siab ua lag ua luam. Tej yam algorithm yog neural tes hauj lwm, random forests, k-txhais clustering, self-organizing maps thiab ze-ze-zej-zog mapping.
Txawm li cas los, siv algorithms no tsis yog txhua yam. Cov qauv zoo tshaj yuav tsuas ua raws nraim li ib txoj kev tsim nyog. Tej yam piv txwv txog tej txheej txheem muaj ntaub ntawv tswj, Kev tshawb kawm ntawm cov ntaub ntawv thiab kev tshawb fawb nrhiav tau los ntawm tus qauv.
Qhov no yog tej yam uas lub tshuab kawm txog kev ua lag ua luam?
Tej yam kev kawm ntawm lub lag luam yog zoo kawg li. Kev kawm tshuab qhib tshiab tseem rau cov lag luam. Nws tau pab nyob rau qauv ua uas muaj tig los pab ua zoo thiab kev txiav txim siab smarter ceev nrooj.
Ib txhia siv lub tshuab kawm muaj tau hais nyob rau hauv seem tom ntej no.
Qee yam uas xyaum siv
Kev kawm tshuab siv rau ntau qhov chaw hauv ntau hnub no. Wb muaj saib ib txhia lawv thiab lawv yeej ua tau li cas.
Promedased, Kev software los yog ib tug kws kho mob "desktop", Yog ib qhov kev kawm raws li cov kev pab cuam siv 175,000 xyoo txog kev paub los pab rau cov kws kho mob hauv kev kuaj mob.
Tseem, Amazon muaj automated nws cov neeg ua hauj lwm saib granting thiab tshem tawm mus txog ib lub computer algorithm uas yuav twv seb qhov chaw muab kev pab rau txhua tus neeg ua hauj lwm.
Lub tshuab kawm algorithms no kuj siv los ntawm Cornell University los ntes whales hauv dej hiav txwv los ntawm tej ntaub ntawv suab, li ntawd, ships yuav zam tau lawv.
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Xaus
Raws li cov ntaub ntawv yog zuj zus rau hnub, qhov tseem ceeb ntawm txoj kev txheej txheem no kuj loj hlob. Qhov no, Kev kawm siv tshuab muaj tau devised, uas pab lawv ua ntse kev txiav txim siab ntse, yuav luag tsis muaj kev koom tes ntawm tib neeg. Tej yam tam sim no tshuab rau lub IT sector twb tau zoo kawg li, Li ntawd, nws yog ib qho yooj yim xav txog tej yam tias nws yuav tseem ceeb heev rau yav tom ntej ib yam nkaus thiab.
