machine-learning
Typer av lärande
Sök…
Övervakad inlärning
Maskinen lär sig att förutsäga en utgång när den ges en ingång.
Varje träningsfall består av en inmatning och en målutgång.
regression
Måluppgiften tar kontinuerliga värden.
- Förutse priset på en aktie
- Förutsäga ett huspris
Klassificering
Målutgången är en klassetikett.
- Vilken typ av frukt ingången är
- Vilket språk ett ord är
Förstärkningslärande
Maskinen måste automatiskt bestämma det ideala beteendet för att maximera prestandan.
Till exempel:
Med förstärkningsinlärning kan du också skapa ett datorprogram som kan slutföra en Mario-nivå ( MarI / O - Machine Learning for Video Games ).
Oövervakat lärande
Oövervakat inlärning tillåter oss att närma oss problem med liten eller ingen aning om hur våra resultat ska se ut. Vi kan härleda struktur från data där vi inte nödvändigtvis vet effekten av variablerna.
Den vanligaste typen av okontrollerat lärande är klusteranalys eller klustering . Det är uppgiften att gruppera en uppsättning objekt på ett sådant sätt att objekt i samma grupp (kluster) liknar varandra än de i andra grupper.
Det finns också icke-grupperingar utan tillsyn. Ett exempel på detta är att identifiera enskilda röster och musik från ett nät av ljud. Detta kallas "Cocktail Party Algoritm".