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學(xué)習(xí)意味著通過(guò)學(xué)習(xí)或經(jīng)驗(yàn)獲得知識(shí)或技能。 基于此，我們可以定義機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)如下 -
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它被定義為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，更具體地說(shuō)是人工智能的應(yīng)用，它提供計(jì)算機(jī)系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)而不被明確編程的能力。
基本上，機(jī)器學(xué)習(xí)的主要重點(diǎn)是讓電腦自動(dòng)學(xué)習(xí)，無(wú)需人工干預(yù)。 現(xiàn)在的問(wèn)題是，如何開(kāi)始這樣的學(xué)習(xí)并完成？ 它可以從數(shù)據(jù)觀察開(kāi)始。 數(shù)據(jù)可以是一些例子，指導(dǎo)或一些直接的經(jīng)驗(yàn)。 然后在這個(gè)輸入的基礎(chǔ)上，機(jī)器通過(guò)查找數(shù)據(jù)中的一些模式來(lái)做出更好的決定。
機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)型(ML)
機(jī)器學(xué)習(xí)算法有助于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)學(xué)習(xí)，而無(wú)需明確編程。 這些算法分為有監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督。 現(xiàn)在讓我們來(lái)看看幾個(gè)常見(jiàn)的算法 -
監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法
這是最常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 它被稱(chēng)為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，因?yàn)閺挠?xùn)練數(shù)據(jù)集中算法學(xué)習(xí)的過(guò)程可以被認(rèn)為是監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程的教師。 在這種ML算法中，可能的結(jié)果是已知的，并且訓(xùn)練數(shù)據(jù)也標(biāo)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(yīng)用了一種算法來(lái)學(xué)習(xí)從輸入到輸出的映射函數(shù)，例如 -
Y = f(x)現(xiàn)在，主要目標(biāo)是近似映射函數(shù)，當(dāng)有新的輸入數(shù)據(jù)(x)時(shí)，可以預(yù)測(cè)該數(shù)據(jù)的輸出變量(Y)。
主要監(jiān)督問(wèn)題可分為以下兩類(lèi)問(wèn)題 -
- 分類(lèi) - 當(dāng)有“黑色”，“教學(xué)”，“非教學(xué)”等分類(lèi)輸出時(shí)，問(wèn)題被稱(chēng)為分類(lèi)問(wèn)題。
- 回歸 - 當(dāng)擁有“距離”，“千克”等真實(shí)值輸出時(shí)，問(wèn)題就稱(chēng)為回歸問(wèn)題。
決策樹(shù)，隨機(jī)森林，knn，邏輯回歸是監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法的例子。
顧名思義，這類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)算法沒(méi)有任何主管提供任何指導(dǎo)。 這就是為什么無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法與一些人們稱(chēng)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中就沒(méi)有相應(yīng)的輸出變量。
簡(jiǎn)而言之，可以說(shuō)在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中，沒(méi)有正確的答案，也沒(méi)有教師指導(dǎo)。 算法有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有趣的模式。
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題可以分為以下兩類(lèi)問(wèn)題 -
- 聚類(lèi) - 在聚類(lèi)問(wèn)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(gòu)買(mǎi)行為分組。
- 關(guān)聯(lián) - 一個(gè)問(wèn)題稱(chēng)為關(guān)聯(lián)問(wèn)題，因?yàn)檫@類(lèi)問(wèn)題需要發(fā)現(xiàn)描述大部分?jǐn)?shù)據(jù)的規(guī)則。 例如，找到同時(shí)購(gòu)買(mǎi)
x和y商品的顧客。
用于聚類(lèi)的 K-means，Apriori 關(guān)聯(lián)算法是無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法的例子。
增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法 這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用量非常少。 這些算法訓(xùn)練系統(tǒng)做出特定的決定。 基本上，機(jī)器暴露在使用試錯(cuò)法不斷訓(xùn)練自己的環(huán)境中。 這些算法從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并嘗試捕獲最佳可能的知識(shí)以做出準(zhǔn)確的決策。 馬爾可夫決策過(guò)程就是增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個(gè)例子。
當(dāng)前題目：創(chuàng)新互聯(lián)AI教程：AI人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)型(ML)
文章分享：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cohssid.html
