Суть машинного обучения сводится к классификации проанализированных данных?

Question

[Neogener]

Смотрю и читаю различные материалы по маш.обучению, все говорят усложненно, математическими терминами и много говорят, но всегда приходят к одной сути - машина должна опознавать. Правильно ли я понял, что на сегодня задача, научить машины опознавать точно(лучше человека) различные формы чего либо( тематику картинок, людей и животных, прогнозировать поведение чего либо или кого либо) на основе имеющихся собранных данных?

Answer 1

[nirvimel]

Типология задач машинного обучения - думаю эта статья лучше всего раскрывает суть машинного обучения в плане решаемых задач.

Answer 2

[SeptiM]

Мне кажется, на русской википедии есть базовый набор задач.

Так, примеры не из классификации.
1. Пишем поисковик. Нашли 100500 страниц, нужно выделить топ-10 самых релевантых. Проблема ранжирования.
2. Пишем сервис для сравнения цен на квартиры. У нас есть база данных по рынку. Приходит очередная квартира со своими параметрами: дом, площадь, расстояние до метро, местная инфраструктура. Нужно восстановить цену. Регрессия.
3. Мы ведем популярный аккаунт в инстаграме. У нас есть аудитория, мы хотим понять ее структуру, подумать, что там можно продавать. Требуется выделить сообщества, на которые разбиваются подписчики (обычно они подписаны друг на друга). Задача кластеризации.
4. Мы -- кинопоиск. У нас есть огромная разреженная матрица (пользователи x фильмы). Кому что и насколько понравилось. Хотим научиться советовать, кому какой фильм порекомендовать. Рекомендательные системы.

Comments

[Neogener]

Так для начала, это задача определить, опознать что или кто перед нами, а потом соответственно вывод информации.

[Neogener]

Все сводиться к опознаванию как ни крути.

[SeptiM]

Так можно сказать, но тогда при чем тут машинное обучение. Любая программа, которая что-то получает на вход и выдает на выход, должна понять что-то про вход.

Answer 3

[sim3x]

www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C...

Answer 4

[uvelichitel]

Суть машинного не разрабатывать и не кодировать алгоритмы для конкретных задач.

Answer 5

[ivankomarov]

Машинное обучение - выбор функции и ее параметров на основе данных для наилучшего преобразования новых данных в ответ. Машинное обучение - это машинная реализация принятия решений. Знаю историю - что будет дальше? Вижу картинку - что на ней? Не знаю характеристик фильма - кому его рекомендовать? Но все началось с поиска: если пользователь вбил набор слов - каков ранжированный список сайтов для него? В принципе, это задача оптимизации. Поиска минимума для функции расхождения предсказания с реальностью. Похоже, именно так работает наш мозг.

Answer 6

[doktr]

Основная задача машинного обучения - разработать искусственный интеллект, обладающий восприятием, как минимум таким же, как у человека, чтобы анализировать в автоматическом режиме полученные с помощью данного восприятия факты и предсказывать на основе этого будущее.
В идеале ИИ должен заменить человека на всех участках - из-за этого многие профессии могут скоро стать совершенно ненужными. Последние, кто останутся у дел - программисты ИИ. Уже сейчас у людей, занимающихся машинным обучением, годовой доход - самый высокий в мире IT. Конкуренция пока не очень большая, так что если начать изучать ML, то можно успеть.
На Курсере много курсов по машинному обучению, но, возможно. еще понадобятся книги по линейной алгебре, теории вероятности, статистике и матанализу.

Comments

[doktr]

Мнение в комментарии - мое, как Вы верно угадали, не Курцвейла, иначе я, конечно же, указал бы источник. Не люблю всякие словечки наподобие ИМХО, поэтому не употребляю - что-то есть в них, несмотря на то, что и уважаемые люди иногда употребляют, от "подонковских" времен.
Комментарий - мой, поэтому и мнение в нем содержится мое, если не указано что-либо другое. Хотя есть, конечно, любители, в сочинении по литературе пишут: "ИМХО, Раскольников убил старуху-процентщицу, свихнувшись на почве утопических теорий".

Про задачи ML можно долго говорить, да и гугломобили, конечно, не относятся к сфере предсказания будущего, но общий смысл ясен - кому надо, тот поймет.

О работе в сфере ML:
В России пока не очень много вакансий, работодателям есть где разгуляться - для них не сложно нанять выпускника мехмата МГУ без всяких Курсер и т.д.. Плюс ко всему, если говорить о доходах - я даже видел в отечественных конторах вакансии в сфере ML с зарплатой от 40 тысяч рублей.

Самое печальное, что на такую вакансию может пойти какой-нибудь не особо падкий до материальных благ мехматянин, - да хотя бы "из любви к науке". С таким отношением демпинг в России неминуем (на Западе, конечно же, работодателям на доброго самаритянина-мехматянина особо рассчитывать не приходится). Если нужны приличные гонорары, то добро пожаловать в Силиконовую долину - вот уж где раздолье для материалистов.

Answer 7

[Dark Hole]

Ну почти так.

Пример:
Бот крестиков-ноликов, если ему удалось победить, запишет комбинацию к себе. Если нет, то он ее подкинет игроку, и посмотрит, как тот ее решит

Comments

[thenno]

А вот это ни капли не машинное обучение. Машинное обучение - это создание модели, которая может предсказывать результат на основе входных данных. В вашем примере - это херня какая-то, которая может только по заранее определенным параметрам выдать заранее определенный результат.

[Dark Hole]

thenno: я пример с потолка взял. На самом деле, все сложнее. Но анализ результатов все-равно присутствует