machine-learning
Soorten leren
Zoeken…
Leren onder toezicht
De machine leert een uitvoer te voorspellen bij invoer.
Elk trainingsgeval bestaat uit een input en een doeloutput.
regressie
De doeluitgang heeft continue waarden.
- De prijs van een aandeel voorspellen
- Een huisprijs voorspellen
Classificatie
De doeluitvoer is een klassenlabel.
- Wat voor soort fruit is de input
- Welke taal een woord is
Versterking leren
De machine moet automatisch het ideale gedrag bepalen om de prestaties te maximaliseren.
Bijvoorbeeld:
Met versterkingsleren kunt u ook een computerprogramma maken dat een Mario-niveau kan voltooien ( MarI / O - Machine Learning voor videogames ).
Leren zonder toezicht
Zonder toezicht leren stelt ons in staat om problemen met weinig of geen idee te benaderen hoe onze resultaten eruit moeten zien. We kunnen structuur ontlenen aan gegevens waarbij we niet noodzakelijk het effect van de variabelen kennen.
De meest voorkomende vorm van niet-begeleid leren is clusteranalyse of clustering . Het is de taak om een set objecten op zo'n manier te groeperen dat objecten in dezelfde groep (cluster) meer op elkaar lijken dan op objecten in andere groepen.
Er is ook niet-clustering zonder toezicht. Een voorbeeld daarvan is het identificeren van individuele stemmen en muziek uit een reeks geluiden. Dit wordt het "Cocktail Party-algoritme" genoemd.