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學習意味著通過學習或經(jīng)驗獲得知識或技能。 基于此，我們可以定義機器學習(ML)如下 -
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它被定義為計算機科學領(lǐng)域，更具體地說是人工智能的應用，它提供計算機系統(tǒng)學習數(shù)據(jù)和改進經(jīng)驗而不被明確編程的能力。
基本上，機器學習的主要重點是讓電腦自動學習，無需人工干預。 現(xiàn)在的問題是，如何開始這樣的學習并完成？ 它可以從數(shù)據(jù)觀察開始。 數(shù)據(jù)可以是一些例子，指導或一些直接的經(jīng)驗。 然后在這個輸入的基礎(chǔ)上，機器通過查找數(shù)據(jù)中的一些模式來做出更好的決定。
機器學習的類型(ML)
機器學習算法有助于計算機系統(tǒng)學習，而無需明確編程。 這些算法分為有監(jiān)督或無監(jiān)督。 現(xiàn)在讓我們來看看幾個常見的算法 -
監(jiān)督機器學習算法
這是最常用的機器學習算法。 它被稱為監(jiān)督學習算法，因為從訓練數(shù)據(jù)集中算法學習的過程可以被認為是監(jiān)督學習過程的教師。 在這種ML算法中，可能的結(jié)果是已知的，并且訓練數(shù)據(jù)也標有正確的答案?？梢岳斫馊缦?-
假設(shè)有輸入變量x和輸出變量y，并且我們應用了一種算法來學習從輸入到輸出的映射函數(shù)，例如 -
Y = f(x)現(xiàn)在，主要目標是近似映射函數(shù)，當有新的輸入數(shù)據(jù)(x)時，可以預測該數(shù)據(jù)的輸出變量(Y)。
主要監(jiān)督問題可分為以下兩類問題 -
- 分類 - 當有“黑色”，“教學”，“非教學”等分類輸出時，問題被稱為分類問題。
- 回歸 - 當擁有“距離”，“千克”等真實值輸出時，問題就稱為回歸問題。
決策樹，隨機森林，knn，邏輯回歸是監(jiān)督機器學習算法的例子。
顧名思義，這類機器學習算法沒有任何主管提供任何指導。 這就是為什么無監(jiān)督機器學習算法與一些人們稱之為真正的人工智能密切相關(guān)的原因。 可以理解如下 -
假設(shè)有輸入變量x，那么在無監(jiān)督學習算法中就沒有相應的輸出變量。
簡而言之，可以說在無監(jiān)督學習中，沒有正確的答案，也沒有教師指導。 算法有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有趣的模式。
無監(jiān)督學習問題可以分為以下兩類問題 -
- 聚類 - 在聚類問題中，我們需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的固有分組。 例如，按顧客的購買行為分組。
- 關(guān)聯(lián) - 一個問題稱為關(guān)聯(lián)問題，因為這類問題需要發(fā)現(xiàn)描述大部分數(shù)據(jù)的規(guī)則。 例如，找到同時購買
x和y商品的顧客。
用于聚類的 K-means，Apriori 關(guān)聯(lián)算法是無監(jiān)督機器學習算法的例子。
增強機器學習算法 這些機器學習算法的使用量非常少。 這些算法訓練系統(tǒng)做出特定的決定。 基本上，機器暴露在使用試錯法不斷訓練自己的環(huán)境中。 這些算法從過去的經(jīng)驗中學習并嘗試捕獲最佳可能的知識以做出準確的決策。 馬爾可夫決策過程就是增強機器學習算法的一個例子。
當前文章：創(chuàng)新互聯(lián)AI教程：AI人工智能 機器學習的類型(ML)
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