Gambaran keseluruhan dan klasifikasi algoritma pembelajaran mesin

Algoritma pembelajaran mesin ialah program komputer yang boleh belajar daripada data. Ia dapat mengekstrak maklumat daripada data yang dikumpul dan menggunakan maklumat ini untuk meningkatkan prestasi tugas. Untuk memastikan ketepatan, algoritma perlu dilatih sepenuhnya.

Jadi bagaimanakah algoritma pembelajaran mesin berfungsi? Memahami konsep asas kecerdasan buatan akan memberi anda jawapan yang lebih jelas.

Kecerdasan buatan ialah istilah luas yang digunakan untuk menggambarkan keupayaan komputer untuk meniru kecerdasan manusia. Ia merangkumi pelbagai teknologi, termasuk pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Walaupun AI boleh mempamerkan kebolehan kognitif seperti manusia, cara ia beroperasi sememangnya berbeza daripada minda manusia. Kecerdasan buatan membuat penaakulan dan keputusan melalui algoritma dan data, manakala pemikiran manusia dipengaruhi oleh pelbagai faktor seperti persepsi, emosi dan pengalaman. Oleh itu, walaupun kecerdasan buatan boleh mencapai atau melebihi tahap manusia pada beberapa tugas, ia masih mempunyai batasannya.

Kecerdasan buatan wujud dalam bentuk atur cara komputer, menggunakan bahasa pengaturcaraan​​seperti Python dan Java, dan bertujuan untuk menulis atur cara yang kompleks untuk mensimulasikan proses kognitif manusia. Antaranya, algoritma pembelajaran mesin ialah program yang boleh membina semula proses pembelajaran dan kognitif dengan tepat.

Dalam proses ini, algoritma pembelajaran mesin menyelesaikan masalah dengan terdedah kepada pelbagai pembolehubah dan mencari gabungan terbaik antara mereka. Oleh itu, algoritma pembelajaran mesin perlu "mempelajari" gabungan pembolehubah khusus ini melalui percubaan berulang dengan jumlah data yang besar dan mencari penyelesaian yang optimum.

Algoritma pembelajaran mesin memerlukan sejumlah besar data untuk meningkatkan keberkesanan menyelesaikan masalah, dan dengan setiap masalah diselesaikan, algoritma terus bertambah baik dan berulang dengan sendirinya.

Cara mencipta algoritma pembelajaran mesin

Untuk menjadikan algoritma pembelajaran kendiri, kita boleh mengambil pelbagai kaedah. Secara umumnya, langkah pertama untuk mula mencipta algoritma pembelajaran mesin adalah untuk menentukan masalah. Ini termasuk cuba mencari penyelesaian kepada masalah, menerangkan sempadan masalah, dan memberi tumpuan kepada pernyataan masalah yang paling asas.

Selepas menentukan masalah, data perlu dibersihkan dan dianalisis untuk mencari penyelesaian. Setiap masalah pembelajaran mesin mempunyai set data yang berkaitan.

Algoritma sering meniru kaedah kognitif manusia. Selepas membersihkan data dan menjadikannya boleh dibaca untuk algoritma pembelajaran mesin, data mesti dipraproses, yang meningkatkan ketepatan penyelesaian akhir.

Sebagai contoh, dalam contoh algoritma yang disediakan untuk menganalisis imej kucing, program ini diajar untuk menganalisis perubahan dalam warna imej dan cara imej berubah. Jika warna tiba-tiba bertukar dari satu piksel ke piksel yang lain, ia mungkin mewakili garis besar kucing. Dengan cara ini, algoritma boleh mencari tepi kucing dalam gambar. Menggunakan kaedah ini, algoritma ML boleh ditala sehingga mereka dapat mencari penyelesaian optimum dalam set data yang kecil.

Setelah langkah ini selesai, fungsi objektif diperkenalkan. Fungsi objektif menjadikan algoritma melakukan tugasnya dengan lebih cekap. Walaupun matlamat algoritma pengesanan kucing adalah untuk mengesan kucing, fungsi objektifnya adalah untuk menyelesaikan masalah dalam masa yang paling singkat. Dengan memperkenalkan fungsi objektif, algoritma boleh ditala secara khusus supaya ia mencari penyelesaian dengan lebih cepat dan lebih tepat.

Jenis algoritma pembelajaran mesin

1. Pembelajaran mesin diselia

Pembelajaran mesin diselia ialah kaedah yang paling banyak digunakan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin kerana algoritmanya agak mudah. Pembelajaran mesin yang diselia belajar daripada set data kecil yang dipanggil set data latihan. Pengetahuan ini kemudiannya digunakan pada set data yang lebih besar, dipanggil set data masalah, menghasilkan penyelesaian. Data yang dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran mesin ini dilabel dan dikelaskan untuk menjadikannya mudah difahami, jadi banyak usaha manusia diperlukan untuk melabel data.

2. Algoritma pembelajaran mesin tanpa pengawasan

Algoritma pembelajaran mesin tanpa selia adalah bertentangan dengan algoritma diselia. Data yang disalurkan kepada algoritma pembelajaran mesin yang tidak diselia tidak dilabel atau dikelaskan. Ini bermakna memerlukan algoritma pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah dengan latihan manual yang minimum. Algoritma ini diberikan set data dan diserahkan kepada peranti mereka sendiri, yang membolehkan mereka membuat struktur tersembunyi. Struktur tersembunyi pada asasnya ialah corak makna dalam set data tidak berlabel.

3. Algoritma Pembelajaran Pengukuhan

Ini ialah jenis algoritma pembelajaran mesin yang baharu memberikan ganjaran kepada algoritma apabila ia menyediakan penyelesaian yang betul dan mengalih keluar ganjaran apabila penyelesaian tidak betul. Penyelesaian yang lebih cekap juga memberikan ganjaran yang lebih tinggi kepada algoritma pembelajaran pengukuhan, yang kemudiannya mengoptimumkan proses pembelajarannya untuk memaksimumkan ganjaran melalui percubaan dan kesilapan. Algoritma Pembelajaran Mesin Popular .

Regresi Logistik: Regresi logistik ialah algoritma pembelajaran diselia yang digunakan untuk mengklasifikasikan titik data kepada dua kategori.

Mesin Vektor Sokongan: Mesin vektor sokongan ialah algoritma pembelajaran diselia yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi.

Decision Tree: Decision tree ialah algoritma pembelajaran diselia yang digunakan untuk tugasan pengelasan dan regresi.

Random Forest: Random Forest ialah algoritma pembelajaran ensemble yang digunakan untuk tugasan pengelasan dan regresi.

K-Nearest Neighbor: K-Nearest Neighbor ialah algoritma pembelajaran diselia yang digunakan untuk tugasan pengelasan dan regresi.

Atas ialah kandungan terperinci Gambaran keseluruhan dan klasifikasi algoritma pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!