یادگیری ماشین چگونه کار می­کند؟

به عنوان هسته یادگیری ماشین این روش از الگوریتم­هایی استفاده می­کند که با استفاده از مجموعه داده مربوط به اتفاقات قبل به گونه­ای تنظیم و اصلاح می­شوند که هنگام مواجه شدن با داده جدید بتوانند آن را دسته­بندی یا پیش­بینی کنند. برای نمونه ممکن است یک الگوریتم یادگیری ماشین بر روی مجموعه­ای از هزاران گل، که نوع هر یک متفاوت و مشخص است، آموزش دیده باشد. بنابراین این الگوریتم آموزش دیده می­تواند بر اساس ویژگی­های متمایزکننده­ای که از گل­های قبلی آموخته­است نوع گلی را که در تصویری جدید وجود دارد تشخیص دهد.

الگوریتم­هایی که به اندازه کافی بر روی مجموعه داده آموزش دیده­اند در نهایت تبدیل به مدل­های یادگیری ماشینی می­شوند که اساسا الگوریتم­هایی هستند که برای انجام وظایف خاصی مانند مرتب­سازی تصاویر sorting images، پیش­بینی قیمت خانه predicting housing prices، تعیین حرکت­های شطرنج making chess moves، و بسیاری موارد دیگر آموزش دیده و استفاده می­شوند. در برخی موارد الگوریتم­ها پشت سر هم قرار می­گیرند تا شبکه­های پیچیده­ای را برای انجام کارهای پیچیده­تر و ظریف­تری مانند تولید متن و توانمندسازی ربات­های گفتگو کننده chatbots از طریق روشی به نام یادگیری عمیق Deep Learning انجام دهند.

اغلب برنامه­نویسان به دلیل سادگی و بهره­وری در حال افزایش پایتون بسیار طرفدار آن هستند. مرحله compile ای وجود ندارد و چرخه ویرایش، تست، و اشکال­زدایی آن به صورت باورنکردنی­ای سریع است. زبان برنامه­نویسی پایتون در همه زمینه­ها از یادگیری ماشین Machine Learning تا ایجاد وب­سایت­ها و تست نرم­افزارها مورد استفاده قرار می­گیرد. این زبان هم می­تواند توسط توسعه دهندگان و هم غیرتوسعه دهندگان استفاده شود. زبان فراگیر پایتون در ایجاد همه نوع برنامه از الگوریتم پیشنهاددهنده Netflix تا نرم­افزاری که ماشین­های خودران self-driving cars را کنترل می­کند مورد استفاده قرار گرفته­است.