Машинное обучение – это приложение ИИ, ориентированное на компьютерные программы, которые учатся и совершенствуются на основе опыта в отношении задачи без явного программирования.Как же они узнают все это самостоятельно?

Эти компьютерные программы или алгоритмы предназначены для обучения и улучшения с течением времени при воздействии данных. Существуют различные типы алгоритмов машинного обучения. Наиболее распространены,

  • Контролируемое обучение
  • Неконтролируемое обучение

Другое - обучение с подкреплением, рекомендательные системы.

Контролируемое обучение

Как следует из названия, здесь обучение происходит под наблюдением. В заданном наборе данных вы уже знаете, как должны выглядеть наши правильные выходные данные, имея представление о том, что существует взаимосвязь между входными и выходными данными, что называется обучением с учителем. Это просто означает, вы даете свою модель набор хорошо размеченных данных и научить его точно сопоставлять входные данные с правильными выходными. После обучения ваша контролируемая модель может анализировать данные, чтобы предсказать правильный результат.

Обучение под наблюдением далее классифицируется как регрессия и классификацияпроблемы.

  • В регрессии мы пытаемся сопоставить входные переменные с непрерывной функцией, т. е. числовой, такой как «возраст», «вес» и т. д.
  • Проблема классификации возникает, когда выходной переменной является категория, например "красный" или "синий" или "болезнь" и "отсутствие болезни".

Неконтролируемое обучение

В отличие от обучения с учителем,если вы дадите модели только набор входных данных, который не помечен и не классифицирован и не имеет соответствующих выходных данных, она найдет интересные закономерности и взаимосвязи между входными данными, которые называются неконтролируемыми. обучение. Сортировка происходит на основе шаблонов, сходств или даже различий. Поскольку модель получает неразмеченные данные, для оценки потенциального решения нет ошибок или контролирующих сигналов.

Наиболее распространенным методом обучения без учителя является кластерный анализ.

Задача кластеризации используется для исследовательского анализа данных, чтобы найти скрытые закономерности или внутреннюю группировку данных, например группировку товаров по истории покупок.

Надеюсь, вам понравилось то, что вы прочитали, и вы нашли это полезным. Я с нетерпением жду ваших отзывов или мыслей. :)