AI технологии за по-добро бъдеще

Първи стъпки с AI? Може би вече сте се запознали за света на машинното обучение, но все още искате да разширите знанията си и да покриете темите, за които сте чували, но не сте имали време да разучите?

1. NLP – обработка на естествен език

Обработката на естествен език (NLP) е общо понятие за различни методи за машинно обучение, които позволяват на компютъра да разбира и изпълнява операции, използвайки човешки (т.е. естествен) език, докато се говори или пише.

Най-важните сценарии за използване на обработката на естествен език са: класификация на съдържание, филтриране на нежелани поща, анализ и много други.

2. Подсилено обучение (Reinforcement learning)

Този вид обучение се различава по своя подход в това, че RL алгоритъмът играе „игра“, в която цели да увеличи максимално наградата. Алгоритъмът изпробва различни „ходове“, като използва метода проба-грешка и вижда кой от тях дава най-добър резултат.

3. Набор от данни (Dataset)

Всички данни, които се използват за изграждане или тестване на машинния модел, се наричат набор от данни. По принцип специалистите по данни разделят своите набори от данни на три отделни групи:

- Данните за обучение се използват за трениране на модел. Това означава, че ML моделът вижда тези данни и се научава да открива модели или да определя кои функции са най-важни по време на прогнозиране.

- Данните за валидиране се използват за настройка на параметрите на модела и сравняване на различни модели, за да се определят най-добрите. Данните за валидиране трябва да са различни от данните за обучение и не трябва да се използват във фазата на обучение. В противен случай моделът би се вместил прекалено добре и би могъл да работи по-лошо към нови данни

- Може да изглежда досадно, но винаги има трети, последен набор от тестове (наричан също често изчакване). Използва се, след като бъде избран окончателният модел, за да симулира поведението на модела върху напълно невидими данни, т.е. точки от данни, които не са били използвани при изграждането на модели или дори при вземането на решение кой модел да се избере.

Платформата на MaxSoft прави работата ми вълнуваща, работата ми забавна, а резултатите по-точни и навременни – това е почти като магия!

Анна Георгиева

– CEO, Strategy Director

Искате ли да научите още? Сържете се с нас на office@maxsoft.ai още сега!