Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
1. Učenie: Informačné systémy sa učia prostredníctvom procesu zahŕňajúceho:
* Zber údajov: Zhromažďovanie relevantných údajov z rôznych zdrojov (databázy, senzory, interakcie používateľov atď.). Kvalita a množstvo týchto údajov sú rozhodujúce pre presné učenie.
* Predbežné spracovanie údajov: Čistenie, transformácia a príprava údajov na analýzu. To často zahŕňa spracovanie chýbajúcich hodnôt, odstránenie odľahlých hodnôt a premenu údajov na vhodné formáty.
* Funkcia Engineering: Výber alebo vytváranie relevantných funkcií (atribútov) zo nespracovaných údajov, ktoré sú pre úlohu vzdelávania najinformatívnejšie. Toto je rozhodujúci krok, pretože výber funkcií výrazne ovplyvňuje výkon modelu.
* Model Training: Tu sa deje základné učenie. Algoritmus sa aplikuje na pripravené údaje na vytvorenie modelu, ktorý zachytáva základné vzorce. Zahŕňa to úpravu parametrov modelu tak, aby sa minimalizovalo chyby medzi jeho predpovedami a skutočnými hodnotami v údajoch o výcviku. Bežné techniky zahŕňajú:
* Dohľad nad učením: Algoritmus sa učí z označených údajov (údaje, kde je známy požadovaný výstup). Príklady zahŕňajú:
* regresia: Predpovedanie nepretržitej hodnoty (napr. Cena domu).
* Klasifikácia: Predpovedanie kategorickej hodnoty (napr. Spam alebo nie spam).
* Učenie bez dozoru: Algoritmus sa učí z neznačených údajov (údaje bez preddefinovaných výstupov). Príklady zahŕňajú:
* klastrovanie: Zoskupenie podobných dátových bodov spolu (napr. Segmentácia zákazníkov).
* Redukcia dimenzie: Zníženie počtu premenných pri zachovaní dôležitých informácií.
* Výučba posilnenia: Algoritmus sa učí prostredníctvom pokusu a omylu interakciou s prostredím a prijímaním odmien alebo sankcií. (napr. Hranie hry, robotika).
* Model Hodnotenie: Hodnotenie výkonu modelu pomocou metrií vhodných pre úlohu (napr. Presnosť, Presnosť, Recore, F1-Score na klasifikáciu; stredná štvorcová chyba, R-kvadrát pre regresiu). To často zahŕňa rozdelenie údajov na súpravy tréningu a testovania.
2. Predpoveď: Akonáhle je model vyškolený a vyhodnotený, môže sa použiť na predpovede nových, neviditeľných údajov. Zahŕňa to napájanie nových údajov do trénovaného modelu, ktorý potom využíva naučené vzory na generovanie predikcie.
Príklady informačných systémov, ktoré sa učia a predpovedajú:
* Odporúčajúce systémy: Predpovedajte položky, ktoré by sa používateľovi mohol páčiť na základe svojho minulého správania a správania podobných používateľov (napr. Netflix, Amazon).
* Systémy detekcie podvodov: Identifikujte potenciálne podvodné transakcie založené na vzoroch získaných z historických údajov.
* Filtre spamu: Klasifikujte e -maily ako spam alebo nie spam na základe informácií o obsahu a odosielateľovi.
* systémy lekárskej diagnostiky: Pomôžte lekárom pri diagnostikovaní chorôb na základe príznakov pacienta a anamnézy.
* autá s vlastným riadením: Použite údaje senzorov a naučené modely na navigáciu a prijímanie rozhodnutí o riadení.
Obmedzenia:
* Data zaujatosť: Ak sú údaje o výcviku skreslené, model sa pravdepodobne naučí a zachováva túto zaujatosť, čo vedie k nespravodlivým alebo nepresným predpovediam.
* Presadenie: Model môže dobre fungovať v údajoch o tréningu, ale zle na neviditeľných údajoch, čo znamená, že si zapamätali údaje o tréningu namiesto učenia sa zovšeobecniteľných vzorov.
* Interpretabilita: Niektoré modely (napríklad hlboké neurónové siete) môžu byť ťažké interpretovať, takže je ťažké pochopiť, prečo urobili konkrétnu predpoveď.
* Zabezpečenie a súkromie údajov: Riešenie veľkého množstva údajov vyvoláva obavy týkajúce sa bezpečnosti a súkromia.
Stručne povedané, informačné systémy sa učia a predpovedajú využitím sofistikovaných algoritmov na identifikáciu vzorov v údajoch a používajú tieto vzory na závery o nových údajoch. Účinnosť týchto systémov do značnej miery závisí od kvality údajov, zvoleného algoritmu a starostlivého vyhodnotenia a monitorovania modelu.