Шаблоны машинного обучения

[rakibhasan09]

Чтобы было еще понятнее, как работает эта технология, давайте узнаем о четырех формах машинного обучения.

Контролируемое обучение:
Эта модель работает с заранее определенным набором данных и помеченными примерами, при этом требуется ответить на конкретную переменную.

Например: мы хотим знать, есть ли у человека заболевание, на основании списка симптомов компьютер определит, есть ли у пациента заболевание или нет.

Неконтролируемое обучение:
В этом случае поиск не ведется по единственному ответу, и телефонная база данных заранее определенные данные не используются, при меньшем количестве указаний задача машины состоит в том, чтобы понять закономерности и наилучшим образом сгруппировать информацию.

Например: если ваша цель — классифицировать клиентов, алгоритм будет запрограммирован на выбор данных по группам. Возможной группировкой могут быть клиенты, сгруппированные по регионам, или клиенты, которые покупают только «красный продукт» или «зеленый продукт».

Полуконтролируемое обучение:
Этот тип обучения представляет собой смесь контролируемого и неконтролируемого обучения, то есть у нас есть небольшой объем предварительно размеченных данных и больший объем неразмеченных данных.

Например: если вы хотите классифицировать книги по жанрам, помеченные данные будут жанрами, и система должна понять закономерности классификации книг внутри каждого жанра.

Обучение с подкреплением:
Здесь компьютер с помощью алгоритма определяет, какое поведение дает наилучшие результаты, и учится расставлять приоритеты среди вариантов. Его можно использовать в играх, где компьютер учится методом проб и ошибок, и в этом случае наградой становится умение побеждать.