Машинное обучение

• Основы машинного обучения

  • Машинное обучение — это процесс, в котором алгоритмы учатся на данных, чтобы предсказывать результаты. 
  • Обучение включает в себя обучение с учителем, когда алгоритмы обучаются на помеченных данных, и обучение без учителя, когда алгоритмы изучают данные без явных меток. 

• Классификация машинного обучения

  • Обучение с учителем включает контролируемое обучение, когда алгоритмы обучаются на помеченных данных, и неконтролируемое обучение, когда алгоритмы изучают данные без меток. 
  • Контролируемое обучение включает в себя классификацию, регрессию и изучение сходства. 
  • Неконтролируемое обучение включает кластеризацию, уменьшение размерности и оценку плотности. 

• Обучение с подкреплением

  • Обучение с подкреплением — это обучение, при котором алгоритмы максимизируют вознаграждение в среде. 
  • Алгоритмы обучения с подкреплением используют динамическое программирование и не требуют точной математической модели. 

• Уменьшение размерности

  • Уменьшение размерности — это процесс уменьшения числа случайных величин путем получения основных переменных. 
  • Методы уменьшения размерности включают анализ главных компонент и гипотезу многообразия. 

• Самообучение

  • Самообучение — это обучение без внешних вознаграждений и советов. 
  • Самообучающиеся алгоритмы, такие как crossbar adaptive array, управляются взаимодействием между познанием и эмоциями. 

• Изучение особенностей

  • Алгоритмы изучения признаков стремятся сохранить исходную информацию и преобразовать ее для выполнения задач классификации или прогнозирования. 
  • Изучение функций может быть контролируемым или неконтролируемым, и включает в себя искусственные нейронные сети и многолинейное подпространство. 

• Интеллектуальная машина

  • Интеллектуальная машина — это машина, которая усваивает представление, позволяющее объяснить наблюдаемые данные. 
  • Изучение разреженного словаря — это метод обнаружения особенностей без явных алгоритмов. 
  • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.