Spisu treści:
Definicja - Co oznacza algorytm uczenia się?
Algorytm uczenia się to algorytm wykorzystywany w uczeniu maszynowym, aby pomóc technologii naśladować proces uczenia się człowieka. W połączeniu z technologiami takimi jak sieci neuronowe algorytmy uczenia się tworzą zaangażowane, wyrafinowane programy edukacyjne.
Techopedia wyjaśnia algorytm uczenia się
Regresja logiczna, regresja liniowa, drzewa decyzyjne i losowe lasy to przykłady algorytmów uczenia się. Algorytmy takie jak „najbliższy sąsiad” obejmują również sposoby, w jakie są one wykorzystywane do wpływania na proces decyzyjny i uczenie się w programach uczenia maszynowego. Ogólnie rzecz biorąc, wszystkim tym algorytmom łączy się ich zdolność do ekstrapolacji z danych testowych lub szkoleniowych w celu tworzenia prognoz lub budowania modeli w prawdziwym świecie. Pomyśl o tych algorytmach jako o narzędziach do „zbierania punktów danych razem” z surowej masy danych lub względnie nieznakowanego tła.
Tam, gdzie algorytmy uczenia się są przydatne zarówno w nadzorowanym, jak i bez nadzoru, uczeniu maszynowym, są one stosowane na różne sposoby w każdym rodzaju dyscypliny. Nadzorowane uczenie maszynowe korzysta z oznakowania i odizolowania danych, więc stosowane algorytmy uczenia się będą pod pewnymi względami różne. Najważniejsze jest to, że inżynierowie zestawili te algorytmy uczenia się jako elementy składowe konkretnej technologii lub programu, który dąży do lepszego zrozumienia zestawów danych, które przetwarza.
