Машинное обучение и глубокое обучение
Вы слышали о «ДЖАРВИСе» из фильмов Marvel, да, я говорю о сверхинтеллектуальном компьютере Тони Старка. Вы знаете, как он работает? Я не могу сказать, как он работает, но мы можем выяснить, каков нынешний способ заставить машину или систему учиться у самой себя.
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, в которой система может учиться на собственном опыте. для каждой задачи, которую выполняет система, она учится на ней. Что касается введения, мы будем рассматривать типы машинного обучения как нетехнический человек. Их 4 типа машинного обучения
- Контролируемое обучение
- Неконтролируемое обучение
- Полуконтролируемое обучение
- Обучение с подкреплением
Контролируемое обучение
Давайте начнем с простого примера, вы должны сказать мне, что такое корова, но сначала позвольте мне дать вам некоторые данные, чтобы вы могли ответить мне, что я хочу знать
собака — домашнее животное, лев — дикий, овца — домашнее животное. и лиса дикая. Из этих данных скажите мне, что такое корова?
ваш ответ будет домашним животным, в этом случае данные помечены как домашние или дикие, поэтому в случаях, когда данные помечены, обучение известно как контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение
как в приведенном выше примере, если я не скажу вам, что собака — домашнее животное, а лев — дикий и т. д. Тогда каким будет ваш ответ. В этом случае вы будете различать данные на основе, например, собака, лев, лиса могут есть овец и коров, но корова и овца не могут, поэтому из них вы создали разные группы базы данных (для этого примера ваши знания).
Поэтому, когда машина учится на таких данных, которые не помечены, это называется неконтролируемым обучением.
Полуконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение — это такое обучение, при котором некоторые данные помечены, а некоторые — нет. В нашем примере, если я скажу вам, что собака — домашнее животное, а лиса — дикая, то вы сможете определить, что овца и корова также являются домашними животными, а лев и лиса — домашними животными. не является.
Таким образом, это известно как полуконтролируемое обучение. Мы поговорим об этом позже.
Обучение с подкреплением
Это другой вид обучения, когда мы не предоставляем данные машине. Она учится на собственных выполненных задачах. Это обучение основано на максимизации вознаграждения. Как ребенок, когда он что-то говорит, мама дает ему конфету, поэтому он старается говорить много, чтобы получить максимальную награду.
В следующем посте мы будем подробно изучать контролируемое обучение в качестве технического специалиста.
