machine-learning
सीखने के प्रकार
खोज…
पर्यवेक्षित अध्ययन
जब इनपुट दिया जाता है तो मशीन आउटपुट का अनुमान लगाना सीखती है।
प्रत्येक प्रशिक्षण मामले में एक इनपुट और एक लक्ष्य आउटपुट होता है।
वापसी
लक्ष्य ouput निरंतर मूल्य लेता है।
- किसी शेयर की कीमत का अनुमान लगाना
- घर की कीमत की भविष्यवाणी करना
वर्गीकरण
लक्ष्य आउटपुट एक क्लास लेबल है।
- इनपुट किस तरह का फल है
- कोई भाषा क्या है
सुदृढीकरण सीखना
मशीन को अपने प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए आदर्श व्यवहार को स्वचालित रूप से निर्धारित करना होगा।
उदाहरण के लिए:
सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके आप एक कंप्यूटर प्रोग्राम भी बना सकते हैं जो मारियो स्तर ( MarI / O - मशीन लर्निंग फॉर वीडियो गेम्स ) को पूरा कर सकता है।
अनसुचित शिक्षा
अनसुनी शिक्षा हमें कम या कोई विचार नहीं बताती है कि हमारे परिणाम कैसा दिखना चाहिए। हम संरचना को डेटा से प्राप्त कर सकते हैं जहाँ हम आवश्यक रूप से चर के प्रभाव को नहीं जानते हैं।
सबसे सामान्य प्रकार का अप्रशिक्षित शिक्षण क्लस्टर विश्लेषण या क्लस्टरिंग है । यह वस्तुओं के एक सेट को इस तरह से समूहीकृत करने का कार्य है कि एक ही समूह (क्लस्टर) में ऑब्जेक्ट अन्य समूहों की तुलना में एक दूसरे के समान हैं।
गैर-अव्यवस्थित अप्रशिक्षित शिक्षा भी है। इसका एक उदाहरण ध्वनियों के जाल से अलग-अलग आवाज़ों और संगीत की पहचान है। इसे "कॉकटेल पार्टी एल्गोरिथम" कहा जाता है ।