Field- область Ability-возможность, способность



Скачать 37.41 Kb.
Дата18.03.2018
Размер37.41 Kb.

Field- область

Ability-возможность, способность

i.e. -то есть

improve -улучшать

performance -эффективность, выполнение

being explicitly – явно

coined- придуманно

Evolved-развился

pattern recognition-распознование образов

computational -вычислительной

learning-обучение

artificial -искуственный

intelligence -интелект

explores-исследователи

the study -изучают

learn from -учится на

make predictions -делать предсказания

overcome- продолеть

strictly -строго

data-driven управляемые данные

decisions -решения

employed –используется

designing -проектирование

explicit -явный

performance-производительность

infeasible-неосуществимы

intruders-злоумышленник

malicious- вредоносный

insiders – инсайдер

towards в направлении

breach –нарушение

character – знак, буква, символ

recognition-распознование


to rank – распределять

closely -тесно

related -связанный

overlaps -перекрывается

focuses -фокусируется

prediction-making предсказании решений

ties -связанно

delivers -обеспечивает

application domains -области приложений

field -поле

conflate -обьединять

mining -добыча

subfield -подполе

exploratory -исследовательской

unsupervised -неконтролируемое

establish -установить

baseline -базовые

behavioral -поведенческие

entities -объектов

meaningful -значимых

Within -в

to devise -разрабатывать

lend -предаваться

prediction -предсказанию

produce -создавать

reliable -надежные

decisions -решения

uncover -раскрывать

hidden -скрытые

insights -идеи

through -посредствам

relationships -отношений

trends -тенденций

available -доступный

to deliver -реазизованы

Машинное обучение

Машиноведение - это область компьютерных наук, которая дает компьютерным системам возможность «учиться» (то есть постепенно улучшать производительность по конкретной задаче) с данными, не будучи явно запрограммированной.

Имя Machine Learning было придумано в 1959 году Артуром Самуэлем. Из изучения теории распознавания образов и теории вычислительного обучения в искусственном интеллекте машинное обучение исследует изучение и построение алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы на данных - такие алгоритмы преодолевают следующие строго статические программные инструкции, создавая предсказания или решения, основанные на данных , путем создания модели из ввода образцов. Машинное обучение используется в ряде вычислительных задач, где проектирование и программирование явных алгоритмов с хорошей производительностью является трудным или неосуществимым; примеры приложений включают фильтрацию электронной почты, обнаружение сетевых злоумышленников или вредоносных инсайдеров, работающих в направлении нарушения данных, оптическое распознавание символов (OCR), обучение ранжированию и компьютерное зрение.

Машинное обучение тесно связано с (и часто совпадением) с вычислительной статистикой, которая также фокусируется на прогнозировании с использованием компьютеров. Он имеет прочные связи с математической оптимизацией, которая предоставляет методы, теории и области приложений в поле. Машинное обучение иногда сочетается с интеллектуальным анализом данных, в котором последнее подполе больше фокусируется на анализе разведочных данных и известно как неконтролируемое обучение. Машиноведение также может быть неконтролируемым и использоваться для изучения и установления базовых поведенческих профилей для различных объектов, а затем для поиска значимых аномалий.

В области аналитики данных машинное обучение - это метод, используемый для разработки сложных моделей и алгоритмов, которые поддаются прогнозированию; в коммерческом использовании это называется прогностической аналитикой. Эти аналитические модели позволяют исследователям, ученым-дантистам, инженерам и аналитикам «создавать надежные, повторяемые решения и результаты» и раскрывать «скрытые идеи» посредством изучения исторических отношений и тенденций в данных.



Эффективное машинное обучение затруднено, потому что поиск шаблонов затруднен и часто недостаточно данных для обучения; в результате программы машинного обучения часто не могут быть реализованы.

Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©psihdocs.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница