机器学习应用程序:它们如何工作

时间:2019-03-29 16:35:38 阅读:9次

  一些专家认为,机器学习应用程序一方面是魔术盒,能够做我们想做的任何事情,或者相反,是类似外星人的解决方案,在日常生活中毫无用处。正如经常发生的那样,特别是涉及新技术时,事实就在中间。

机器学习应用程序如何工作

   Prisma是一款照片编辑应用程序,通过应用着名艺术家的作品或不同的原创图案,将用户的照片转换为艺术作品。 Prisma不仅仅应用过滤器(如Instagram所做的那样),而是根据模型创建新照片,正如官方描述所述,“神经网络和人工智能的独特组合可帮助您将难忘的时刻变成永恒的艺术。”

   Prisma如何将普通图片变成杰作?

  所有机器学习应用程序(和Prisma遵循相同的逻辑)从信息,参数和方案中学习,并使用它们独立地改进其算法,而无需明确编程。

  机器学习比我们想象的更为普遍:有许多真实世界的应用 - 自动驾驶汽车,语音和图像识别,文本分类,网络搜索,智能机器人等 - 包含在这个子集中人工智能他们需要特殊的训练(Prisma学习毕加索的艺术作品或马赛克模型特征)并使用这些例子来使系统更好(Prisma通过应用不同的方式完全改变图片的风格)。

文本分析中机器学习应用程序的限制

  在商业领域,我们可以说机器学习提供了一种复杂的方法,但在分析非结构化信息时可能会有一定程度的改进。

实际上,机器学习应用程序:

   - 需要由人员手动准备的数据或模型。即使这样,这个过程也不是完全自动化的。机器学习应用程序不是自己学习的;有人必须教会主题,文字和概念等之间的差异。

   - 需要大量数据和示例来进行与字段或主题相关的培训。只有在培训过程中上传了有关不同主题和信息的文档时,机器学习才能理解不同信息之间的差异。

   - 只有在经常进行培训时(如果数据集增长),才能获得良好的结果。机器学习只能通过一遍又一遍地添加更多信息来提高知识。

   - 需要不同的模式。同一类型的太多数据会使系统不准确。机器学习可以区分同一个词的不同含义,或者来自生态学的政治,例如,只有这些含义或者历史,医学,数学等其他主题被系统所知。

   - 不要实时学习。您无法在机器学习提供的选项中添加新概念。

  因此,如果没有足够的模型和培训,您无法培养机器学习以识别许多不同的单词和不同的信息。如果机器学习在培训期间从未见过,即使是广泛的知识库也无法帮助您处理新词。

  也就是说,除了文本分析之外,机器学习在各个领域提供了许多机会,并且真正可以学习复杂的信息。

  一般来说,我们可以说所有机器学习应用程序既不是魔术盒也不是无用的解决方案。它们涵盖了非常广泛的领域,一些非常关键(例如生命科学和健康应用)......但它们可以走多远?机器会不会自动学习所有东西?

  

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