Mafunzo ya mashine ni nini, nayo yalitokea lini?
Context:Mafunzo ya mashine (ML) ni uwanja wa uchunguzi uliowekwa kwa kuelewa na kujenga mbinu ambazo "kujifunza" <unk> yaani, mbinu ambazo leverage data kuboresha utendaji juu ya baadhi ya seti ya kazi. Inaonekana kama sehemu ya akili bandia.  Algorithms za kujifunza mashine hujenga mfano kulingana na data ya sampuli, inayojulikana kama data ya mafunzo, ili kufanya utabiri au maamuzi bila kupangwa wazi kufanya hivyo. Algorithms ya kujifunza mashine hutumiwa katika aina nyingi za matumizi, kama vile katika dawa, kuchuja barua pepe, utambuzi wa hotuba, kilimo, na maono ya kompyuta, ambapo ni ngumu au haiwezekani kukuza algorithms za kawaida kufanya kazi zinazohitajika.  Sehemu ndogo ya kujifunza mashine ni karibu kuhusiana na takwimu computational, ambayo inalenga katika kufanya utabiri kwa kutumia kompyuta, lakini si wote kujifunza mashine ni kujifunza takwimu. Utafiti wa hesabu optimization hutoa mbinu, nadharia na maombi domains kwa uwanja wa kujifunza mashine. Uchimbaji wa data ni uwanja unaohusiana wa utafiti, unaozingatia uchambuzi wa data ya uchunguzi kupitia ujifunzaji usio na usimamizi.  Baadhi ya utekelezaji wa kujifunza mashine kutumia data na mitandao ya neva kwa njia ambayo inaiga kazi ya ubongo wa kibiolojia.  Katika matumizi yake katika matatizo ya biashara, kujifunza mashine pia hujulikana kama uchambuzi wa utabiri.  Maelezo ya jumla Kujifunza algorithms kazi kwa misingi kwamba mikakati, algorithms, na inferences kwamba kazi vizuri katika siku za nyuma ni uwezekano wa kuendelea kufanya kazi vizuri katika siku zijazo. Matokeo haya yanaweza kuwa dhahiri, kama vile "kwa kuwa jua limechomoza kila asubuhi kwa siku 10,000 zilizopita, labda litachomoza kesho asubuhi pia". Wanaweza kuwa na tofauti, kama vile "X% ya familia zina spishi tofauti kijiografia na anuwai za rangi, kwa hivyo kuna nafasi ya Y% kwamba swans nyeusi ambazo hazijagunduliwa zipo".  Programu za kujifunza mashine zinaweza kufanya kazi bila kupangwa waziwazi kufanya hivyo. Inatia ndani kompyuta zinazojifunza kutokana na habari zinazotolewa ili zifanye kazi fulani. Kwa ajili ya kazi sahili zinazopewa kompyuta, inawezekana kupanga taratibu za kuambia mashine jinsi ya kutekeleza hatua zote zinazohitajiwa ili kutatua tatizo fulani; kwa upande wa kompyuta, hakuna kujifunza kunakohitajiwa. Kwa kazi za hali ya juu zaidi, inaweza kuwa changamoto kwa mwanadamu kuunda kwa mikono algorithms zinazohitajika. Katika mazoezi, inaweza kugeuka kuwa na ufanisi zaidi kusaidia mashine kuendeleza algorithm yake mwenyewe, badala ya kuwa na waandaaji programu binadamu kutaja kila hatua zinazohitajika.  Mafunzo ya mashine hutumia mbinu mbalimbali za kufundisha kompyuta kutekeleza kazi ambapo hakuna algorithm inayoridhisha kabisa. Katika hali ambapo idadi kubwa ya majibu ya uwezekano zipo, mbinu moja ni kuweka lebo baadhi ya majibu sahihi kama halali. Hii inaweza kisha kutumika kama data ya mafunzo kwa ajili ya kompyuta ili kuboresha algorithm ((s) inatumia kuamua majibu sahihi. Kwa mfano, kufundisha mfumo kwa ajili ya kazi ya utambuzi wa herufi digital, MNIST dataset ya tarakimu handwritten mara nyingi imekuwa kutumika.  Historia na mahusiano na maeneo mengine Angalia pia: Timeline ya kujifunza mashine Neno kujifunza mashine lilitungwa mwaka 1959 na Arthur Samuel, mfanyakazi wa IBM na painia katika uwanja wa michezo ya kompyuta na akili bandia. Maneno yanayofanana na kompyuta za kujifundisha pia yalitumika katika kipindi hiki cha wakati.  Kufikia mwanzoni mwa miaka ya 1960 "mashine ya kujifunza" ya majaribio yenye kumbukumbu ya mkanda wa punch, iliyoitwa CyberTron, ilikuwa imetengenezwa na Kampuni ya Raytheon kuchambua ishara za sonar, electrocardiograms, na mifumo ya hotuba kwa kutumia ujifunzaji wa kuimarisha. Ilikuwa "ilifundishwa" mara kwa mara na mwendeshaji / mwalimu wa kibinadamu kutambua mifumo na vifaa na kitufe cha "goof" kumfanya atathmini tena maamuzi yasiyo sahihi. Kitabu mwakilishi juu ya utafiti katika kujifunza mashine wakati wa miaka ya 1960 ilikuwa kitabu Nilsson ya juu ya Kujifunza Mashine, kushughulika hasa na kujifunza mashine kwa ajili ya uainishaji muundo. Maslahi yanayohusiana na utambuzi wa muundo iliendelea katika miaka ya 1970, kama ilivyoelezwa na Duda na Hart katika 1973. Katika 1981 ripoti ilitolewa juu ya kutumia mbinu za kufundisha ili mfumo wa neva ujifunze kutambua herufi 40 (herufi 26, tarakimu 10, na alama 4 za pekee) kutoka kwenye kiunzi cha kompyuta.  Tom M. Mitchell alitoa kwa kiasi kikubwa alinukuliwa, zaidi rasmi ufafanuzi wa algorithms alisoma katika uwanja wa kujifunza mashine: "Programu ya kompyuta ni alisema kujifunza kutokana na uzoefu E kuhusiana na baadhi ya darasa la kazi T na utendaji kipimo P kama utendaji wake katika kazi katika T, kama kipimo na P, inaboresha na uzoefu E. " Hii ufafanuzi wa kazi ambayo kujifunza mashine ni wasiwasi inatoa ufafanuzi kimsingi kazi badala ya kufafanua uwanja katika suala la utambuzi. Hii inafuata pendekezo la Alan Turing katika karatasi yake "Computing Machinery and Intelligence", ambapo swali "Je, mashine kufikiri?" ni kubadilishwa na swali "Je, mashine kufanya nini sisi (kama vyombo kufikiri) unaweza kufanya?".  Mafunzo ya kisasa ya mashine yana malengo mawili, moja ni kuainisha data kulingana na mifano ambayo imeundwa, kusudi lingine ni kufanya utabiri wa matokeo ya baadaye kulingana na mifano hii. Algorithm hypothetical maalum kwa ajili ya kuainisha data inaweza kutumia kompyuta maono ya moles pamoja na kujifunza kusimamiwa ili kufundisha ni kuainisha moles kansa. Algorithm ya kujifunza mashine kwa ajili ya biashara ya hisa inaweza kutoa taarifa
Mafunzo ya mashine ni tawi la AI kuhusiana na kuelewa na kuendeleza mbinu kwamba kujifunza, "yaani, mbinu kwamba kutumia data kuboresha utendaji juu ya seti ya kazi. Algorithms ya kujifunza mashine hujenga mfano kutoka kwa data ya sampuli, inayojulikana kama data ya mafunzo, ili kufanya utabiri au maamuzi bila kupangwa wazi kufanya hivyo. Ilitokea kwa mara ya kwanza katika miaka ya 1960.