머신 러닝의 간략한 정보와 유형

머신 러닝은 전자 기기가 명시적으로 조정되지 않고도 작동할 수 있도록 하는 필수적인 과학 및 개발입니다. 적절한 웹 검색, 자율 주행 엔진 차량, 실용적인 대화 확인 및 인간 게놈에 대한 엄청나게 업그레이드된 이해와 같이 이 발전을 사용하여 지난 10년 동안 상당한 양의 개발이 이루어졌습니다. 머신 러닝 온라인 교육 은 오늘날 우리가 그것을 인식하지 못한 채 하루에 규칙적으로 사용하는 것처럼 피할 수 없는 과정입니다. 연구자들은 인간 수준의 인공 지능으로 진전을 이루기 위한 나쁘지 않은 소스로서 머신 러닝을 만들기 위해 노력하고 있습니다 시장성테스트.

학습 유형

머신 러닝에는 4가지 종류가 있습니다. 관리형 적응형: (귀납적 학습이라고도 함) 훈련 정보는 원하는 수확량을 통합합니다. 이것은 스팸이 아닙니다. 학습은 관리됩니다.

관리 학습은 가장 개발되고 가장 많이 검토되며 대부분의 머신 러닝 계산에서 사용되는 유형입니다. 감독이 있는 머신 러닝 인증은 감독이 없는 인증보다 훨씬 덜 까다롭습니다. 귀납적 학습은 정보(x)로서의 용량의 사례와 용량의 수율(f(x))이 주어지는 곳입니다. 귀납적 학습의 목적은 새로운 정보에 대한 용량을 받아들이는 것입니다.

그룹화: 알아내고 있는 용량이 개별적인 경우.

재발: 발견된 용량이 끊임없이 초과되는 경우.

우도 추정: 용량의 수확량이 우도일 때.

감독 없이 요령을 터득하다 – 훈련 정보는 원하는 수확량을 제외합니다. 그림은 그룹화입니다. 무엇이 훌륭한 실현이고 무엇이 그렇지 않은지 말하기 어렵습니다.

반규제적 습득 – 훈련 정보에는 몇 가지 원하는 수확량이 포함됩니다.

학습 지원 – 활동 그룹에서 보상. AI는 가장 공격적인 종류의 학습인 것처럼 분류합니다.

실제에서의 머신러닝

머신 러닝 계산은 정보 검토자 또는 정보 연구자로서 머신 러닝을 활용하는 작은 부분일 뿐입니다. 실제적으로, 그 절차는 종종 다음과 유사합니다.

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