Что такое машинное обучение?

Машинное обучение имеет место, когда программное обеспечение способно успешно прогнозировать и реагировать на сценарии с учетом предыдущих результатов, не нуждаясь в вводе каких-либо данных человеком.

Определение машинного обучения

Машинное обучение — это процесс, происходящий в компьютерах, когда они разрабатывают механизм распознавания шаблонов, или способность непрерывного обучения на основе прогнозов, способность составления таких прогнозов на основе данных, а также способность внесения соответствующих корректировок без какого-либо дополнительного программирования. Машинное обучение, одна из форм искусственного интеллекта, эффективно автоматизирует процесс построения аналитической модели и позволяет компьютерам независимо адаптироваться к новым сценариям.

В чем преимущества машинного обучения?

Вы можете приветствовать или отвергать идею о том, что в один прекрасный день искусственные нейронные сети станут достаточно развитыми для того, чтобы заменить человеческое сознание, однако нельзя отрицать следующие практические успехи в области машинного обучения:

  • Интеллектуальное управление большими данными — огромные объемы и великое разнообразие данных, генерируемых, когда люди и другие движущие силы среды взаимодействуют с технологиями, невозможно будет обработать, а тем более извлечь из них значимую информацию без скорости и развитости, свойственных машинному обучению.
  • Интеллектуальные устройства — от персональных мониторов здоровья и фитнес-трекеров до самоуправляемых автомобилей, "«умных городов»" с инфраструктурой, которая способна автоматически сокращать время неэффективной работы и энергопотребление, и Интернета вещей (IoT) имеют огромный потенциал, и машинное обучение поможет рационально и с пользой использовать этот резкий рост объемов данных.
  • Богатейшие возможности для потребителей — машинное обучение позволяет с помощью механизмов поиска, веб-приложений и других технологий корректировать результаты и рекомендации в соответствии с предпочтениями пользователей, что позволяет вывести персональное обслуживание потребителя на невероятно высокий уровень.

Решения HPE в сфере машинного обучения

Серверные решения от Hewlett Packard Enterprise позволяют заказчикам перевести рабочие задачи с использованием искусственного интеллекта в режим реального времени. Система HPE Apollo 6000 является платформой для глубокого обучения, призванной обеспечить невероятно высокую производительность и широкие возможности масштабирования на сравнительно небольшой площади.


Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, которая в последнее время демонстрирует значительное повышение производительности на фоне ряда традиционных подходов к машинному обучению. Глубокое обучение представляет собой комбинацию многоуровневых искусственных нейронных сетей, процессов обучения, в которых задействованы большие объемы данных и вычислительных ресурсов, а также новейшее понимание принципов работы человеческого мозга. Этот подход продемонстрировал настолько высокую эффективность, что позволил превзойти человеческие способности во многих областях, таких как распознавание образов и речи, а также обработка естественной речи.

Поговорить со специалистом HPE по машинному обучению

Специалисты HPE помогут вам понять, как машинное обучение может кардинально повысить производительность вашего ИТ-отдела. Обратитесь к специалисту HPE по машинному обучению.

Ресурсы, связанные с машинным обучением

Статья : Короткое замыкание: слабое звено в системе безопасности машинного обучения

MachineLearning_Resources01_2x-md
Статья

Искусственный интеллект набирает популярность, а баланс между контролем и преимуществами имеет огромное значение для безопасности.

Статья : Развитие сферы машинного обучения

MachineLearning_Resources02_2x-md
Статья

Машинное обучение оказывает влияние на все последние тенденции. Специалист по данным и аналитике Маркус Борба рассуждает о распространении машинного обучения в ряде ключевых сфер.

Публикация в блоге : Машинное обучение в облаке — широчайшие возможности

MachineLearning_Resources03_2x-md
Публикация в блоге

Гостевой пост в блоге от Джули Чой, директора по маркетингу, HPE Software.

Публикация в блоге : API-интерфейсы для машинного обучения повышают интеллектуальный уровень Интернета вещей

MachineLearning_Resources04_2x-md
Публикация в блоге

Интернет вещей представляет собой эволюцию технологии межмашинного взаимодействия (M2M) и межсоединений устройств и платформ управления. Некоторые устройства IoT способны видеть, другие — слышать, осуществлять мониторинг и/или контроль.

Инфографика : Понимание требований и лучших подходов в области IoT

MachineLearning_Resources05_2x-md
Инфографика

Искусственный интеллект набирает популярность, а баланс между контролем и преимуществами имеет огромное значение для безопасности.

Информационный документ : Станьте организацией, управляемой на основе данных, благодаря IoT

MachineLearning_Resources06_2x-md
Информационный документ

Узнайте, как внедрение решений для платформы больших данных поможет вашей организации максимально расширить возможности и минимизировать риски инвестиций в Интернет вещей.