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 pengaturcaraanseperti 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!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1378
52
15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
