Добро пожаловать в серию статей о машинном обучении, где я буду обсуждать важные темы машинного обучения, включая различные модели машинного обучения.
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет системе или компьютеру учиться на основе данных.
Типы машинного обучения
1] ОБУЧЕНИЕ С КОНТРОЛЕМ
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, в котором каждая точка данных связана с меткой. Весь набор данных помечен, и модель машинного обучения учится на помеченных данных. Обучение с учителем используется для выполнения задач классификации и регрессии.
2] ОБУЧЕНИЕ БЕЗ КОНТРОЛЯ
Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором данные не помечаются. Неконтролируемое обучение используется для выполнения задач кластеризации и сокращения.
3] ОБУЧЕНИЕ С ПОЛУКОНТРОЛЕМ
Как следует из названия, полуконтролируемое обучение представляет собой комбинацию как контролируемого, так и неконтролируемого обучения. Обычно набор данных состоит из множества немаркированных точек данных с очень небольшим количеством помеченных точек данных.
Мы увидим более подробное объяснение каждого типа обучения и его использования в следующих главах.
Применение машинного обучения
Машинное обучение стало важной частью каждой области. Машинное обучение используется практически во всех областях, таких как финансы, образование, медицина, оборона, мода, бизнес и т. д. Машинное обучение помогает принимать более эффективные решения для решения бизнес-задач. В большинстве случаев человеческие решения могут быть основаны на определенных предубеждениях или различиях во внешней среде.
