Введение в машинное обучение
Машинное обучение – это область искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, в которой данные и алгоритмы используются для имитации того, как люди учатся, постепенно повышая свою точность.
Машинное обучение – важнейший компонент быстро развивающейся науки о данных. Алгоритмы учат генерировать классификации или прогнозы с использованием статистических подходов.
В этой статье мы обсудим машинное обучение, изучим несколько типов моделей машинного обучения и объясним, как работают модели машинного обучения.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение – это развивающийся метод, который позволяет компьютерам самостоятельно учиться на исторических данных. Машинное обучение использует различные алгоритмы для построения математических моделей и прогнозирования на основе прошлых данных или информации. Он используется для различных приложений, таких как идентификация изображений, распознавание речи, рекомендательные системы и многие другие.
Как работает эта модель машинного обучения?
Прежде всего, как я уже говорил, для работы машинного обучения требуется набор данных. Чем больше у него данных, тем умнее и точнее получаются модели. Они устанавливают связь между набором данных и оценивают ожидаемое будущее набора данных.
Типы машинного обучения
контролируемое обучение
Использование помеченных наборов данных для обучения алгоритмов, которые должным образом классифицируют данные или прогнозируют результаты, — вот что определяет контролируемое обучение. Когда входные данные вводятся в модель, веса корректируются до тех пор, пока модель не будет хорошо подобрана. Это также влечет за собой изучение функции из примеров пар ввод-вывод, которая переводит входные данные в выходные данные.
Неконтролируемое обучение
Обучение без учителя, в отличие от обучения с учителем, анализирует и группирует неразмеченные наборы данных с использованием методов машинного обучения. Без участия человека эти алгоритмы обнаруживают скрытые шаблоны или группы данных. Благодаря своей способности обнаруживать сходства и различия в информации, это идеальный вариант для исследовательского анализа данных, методов перекрестных продаж, сегментации потребителей, распознавания изображений и образов.
Что такое обучение без учителя?
Введение в обучение без учителя в машинном обученииiaviral.medium.com
Обучение с подкреплением
Машинное обучение с подкреплением — это парадигма поведенческого машинного обучения обучения, сравнимая с контролируемым обучением, за исключением того, что алгоритм не обучается на Пример данных. Методом проб и ошибок эта модель учится на ходу. Чтобы разработать оптимальное предложение или стратегию для конкретной ситуации, будет подкреплен ряд успешных результатов.
Полуконтролируемое обучение
И это наименее используемая область в машинном обучении. Обучение с частичным учителем устраняет разрыв между обучением с учителем и обучением без учителя. Во время обучения он использует меньший помеченный набор данных, чтобы облегчить классификацию и извлечение признаков из большего неразмеченного набора данных. Полууправляемое обучение может решить проблему отсутствия достаточного количества помеченных данных для обучения системы обучения с учителем (или невозможности пометить достаточное количество данных).
Если вам нравится моя статья и усилия сообщества, вы можете поддержать и поощрить меня, просто купив для меня кофе
заключение
Что ж, у меня для вас замечательные новости: я буду писать дополнительные статьи, чтобы объяснить машинное обучение модели обучения с помощью кода, так что оставьте комментарий и дайте Я знаю, как ты рад этому.
