Машинное обучение для прогнозирования сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Машинное обучение для прогнозирования

Предсказание, согласно словарю Merriam Webster, – это искусство объявления или указания заранее, особенно предсказания на основе наблюдения, опыта или научной причины. Согласно кембриджскому словарю, прогноз – это утверждение о том, что, по вашему мнению, произойдет в будущем. Предсказание о будущем будет основано на шаблонах доказательств. Это происходит на основе предыдущих знаний или доказательств. В статистике прогноз – это вывод, основанный на статистическом выводе, в то время как в науке это строгий и часто количественный анализ прошлых и настоящих данных или происшествий для прогнозирования того, что произойдет при определенных условиях.

Прогнозирование применяется практически во всех сферах нашей жизни; в области медицинских исследований, техники, географии, прогнозирования, финансов и рынка, спорта, игр, технологий, связи, строительства и так далее. Предсказания прошли долгий путь в нашей повседневной жизни. Amazon, Jumia, Konga предсказывают, что еще вы могли бы покупать каждый раз, когда совершаете покупки. Netflix и другие сайты с фильмами предсказывают фильм, который вы, возможно, захотите посмотреть. Google предсказывает, как вы будете реагировать на ваши письма. Match.com и другие сайты знакомств даже пытаются предсказать, кого можно полюбить. Мы можем видеть предсказания в домах, где дети предсказывают, когда их отец будет дома, а жены предсказывают движение мужей. Кроме того, в учреждении, где лектор прогнозирует оценку, студент, возможно, закончит обучение в зависимости от его текущей оценки и серьезности. Эти прогнозы стали частью нас, что мы их даже не всегда больше замечаем.

Машинное обучение было применено, чтобы помочь в этом прогнозе. Машинное обучение – это современное приложение искусственного интеллекта, основанное на идее, что мы должны просто дать машинам доступ к данным и позволить им учиться самостоятельно. Машинное обучение может включать большой набор данных, который человек не может понять и обработать с большой скоростью. Машинное обучение существует с 20-го века, но сейчас оно находит применение только благодаря имеющимся у нас мощным компьютерам, которые способны его использовать. В 20-м веке не было мощного компьютера, способного его запустить, и до сих пор лишь немногие компьютеры могут работать хорошо и эффективно. Также наличие больших данных расширяет возможности машинного обучения, потому что алгоритмы, используемые в машине, нуждаются в как можно большем количестве больших данных, которые необходимо обучить для точности и эффективности.

В машинном обучении используются три метода: контролируемое, неконтролируемое и усиленное обучение. В контролируемом обучении вы тренируете алгоритм с данными, которые содержат ответ. Например, когда вы обучаете машину идентифицировать своих друзей по имени, вам нужно идентифицировать их для компьютера. Если вы обучили алгоритм на основе данных, в котором вы хотите, чтобы машина самостоятельно определяла шаблон, это называется обучением без учителя. Если вы ставите перед машиной цель и ожидаете, что машина с помощью метода проб и ошибок достигнет этой цели, это называется усиленным обучением.

Мало обнародованных примеров приложений для машинного обучения: машина Google для самостоятельного вождения, онлайн-рекомендации, такие как предложения от Amazon и Netflix, знание того, что клиенты говорят о вас в Twitter, обнаружение мошенничества, распознавание речи и изображений.

Прогноз был настолько повсеместным, что мы применяем его почти ко всем сферам нашей жизни, и ни один день не может пройти без прогноза. Предсказание, например, будет ли дождь позже в тот же день из-за текущих погодных условий, прогнозирование исхода футбольного матча, прогнозирование того, когда человек, скорее всего, доберется до места на основе трафика и другой логистики. Предсказание заставляет нас чувствовать себя под контролем, потому что когда мы заранее знаем, что произойдет в будущем, это дает нам больше шансов контролировать вещи и готовит нас к будущим событиям. Предсказание помогает и направляет наше решение достичь цели и избежать потенциального дискомфорта. Если результат шагов известен до того, как предпринять шаги, он определяет шаги, которые необходимо предпринять для достижения конкретной цели. Машинное обучение делает прогнозирование лучше и быстрее. Машинное обучение может обеспечиваться большим набором данных, который не может обработать человек, или данными, на обработку которых уйдут человеческие годы, что позволяет прогнозировать более точно в течение короткого периода времени, чем человек.

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.