Application of machine learning technologies

Abstract

В наше время цифровой мир представляет собой набор большого объема данных, например, биометрические данные, корпоративные данные, данные о месте жительства и другие. При интеллектуальной классификации этих данных, а также разработке интеллектуальных автоматизированных систем определяющую роль имеют знания искусственного интеллекта, а именно машинного обучения (МО). Существуют различные подходы к анализу и обработке данных при машинном обучении, такие как контролируемые, полу-контролируемые, неконтролируемые обучения и обучение с подкреплением. Глубокое обучение (ГО), которое является частью подгруппы методовмашинного обучения, способноинтеллектуально классифицировать данные в больших объемах. В статье представлен обзор существующих методов машинного обучения, которые применяются в системах искусственного интеллекта, оценены перспективы их применение в различных областях и приведен пример прикладного применения машинного обучения для оценки технического состояния и прогнозирования ресурса нефтегазового оборудования. Nowadays, the definition of "digital life" includes a great deal of data gathering, including biometrics, data related to the business sphere, and many others. Moreover, machine learning(ML) plays a crucial role in the intellectual categorization of the particular sort of the data along with elaborating of the mechanized systems. In addition, there are different approaches to scrutinizing and converting the information into machine learning, for instance, controlled, semi-controlled, uncontrolled, and reinforcing learning. Despite the fact that in-depth research is only a part of a wider subset of machine-learning techniques, it is capable of intelligently classifying large volumes of data. The article provides a comprehensive review of the improvement in capacity and intelligence of the implementation by using machine learning techniques. As for the main goal of this research, it is to describe the principles of different algorithms of machine learning and how to implement this knowledge in several spheres nowadays. There is an abundance of fields, including chemicals and petrochemicals, medicine, automobiles, sports, and countless other spheres, where machine learning has successfully been applied. This document addresses prospective analysis difficulties and sections in accordance with this research. Index terms: neural network coordinates of the focal spot, activation purpose, multipoint electro-optical system.