- regresja liniowa.
- regresja wielomianowa.
- drzewo regresyjne.
- sieci neuronowe.
Cached
Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki, która pozwala maszynom uczyć się i doskonalić bez ich wyraźnego programowania. Jest to podzbiór sztucznej inteligencji, który obejmuje szkolenie algorytmów na zbiorach danych, umożliwiając im identyfikację wzorców i podejmowanie prognoz lub decyzji. Istnieje kilka rodzajów uczenia maszynowego, każdy z własnym podejściem, korzyściami i ograniczeniami.
Jednym z rodzajów uczenia maszynowego jest głębokie uczenie. Jest to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do modelowania i rozwiązywania złożonych problemów. Algorytmy głębokiego uczenia są zaprojektowane do uczenia się z dużych ilości danych, często obejmujących miliony parametrów. Są one wykorzystywane w rozpoznawaniu obrazów i mowy, przetwarzaniu języka naturalnego i innych aplikacjach wymagających zaawansowanego rozpoznawania wzorców.
Innym rodzajem uczenia maszynowego jest uczenie nadzorowane. Obejmuje ono szkolenie algorytmów na oznaczonych zestawach danych, w których każdy punkt danych jest oznaczony znaną wartością wyjściową. Algorytm wykorzystuje następnie te oznaczone dane do przewidywania lub podejmowania decyzji dotyczących nowych, nieoznakowanych danych. Uczenie nadzorowane jest powszechnie stosowane w aplikacjach takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy, wykrywanie oszustw i systemy rekomendacji.
Uczenie bez nadzoru to inny rodzaj uczenia maszynowego, który obejmuje szkolenie algorytmów na nieoznakowanych zestawach danych. Algorytm próbuje następnie zidentyfikować wzorce i strukturę w danych, bez wcześniejszej wiedzy o tym, czego powinien szukać. Uczenie bez nadzoru jest przydatne w zadaniach takich jak grupowanie, wykrywanie anomalii i kompresja danych.
Trzecim rodzajem uczenia maszynowego jest uczenie ze wzmocnieniem. Obejmuje ono szkolenie algorytmów w celu podejmowania decyzji w oparciu o nagrody lub informacje zwrotne ze środowiska. Algorytm uczy się maksymalizować swoją nagrodę w czasie, podejmując działania, które prowadzą do pozytywnych wyników i unikając tych, które prowadzą do negatywnych wyników. Uczenie ze wzmocnieniem jest wykorzystywane w takich zastosowaniach jak robotyka, gry i pojazdy autonomiczne.
Niezależnie od rodzaju uczenia maszynowego, celem modelu uczenia maszynowego jest uczenie się na podstawie danych i przewidywanie lub podejmowanie decyzji dotyczących nowych danych. Model jest trenowany na zestawie danych, który jest podzielony na dane treningowe i dane testowe. Dane treningowe są wykorzystywane do uczenia modelu, podczas gdy dane testowe służą do oceny jego wydajności. Po wytrenowaniu modelu można go wykorzystać do prognozowania lub podejmowania decyzji dotyczących nowych, wcześniej niewidocznych danych.
Podsumowując, istnieje kilka rodzajów uczenia maszynowego, z których każdy ma swoje mocne i słabe strony. Uczenie głębokie jest przydatne w złożonych zadaniach rozpoznawania wzorców, podczas gdy uczenie nadzorowane jest powszechnie stosowane w aplikacjach takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy. Uczenie bez nadzoru jest przydatne w zadaniach takich jak grupowanie i wykrywanie anomalii, podczas gdy uczenie ze wzmocnieniem jest wykorzystywane w robotyce i grach. Niezależnie od rodzaju uczenia maszynowego, celem jest wyszkolenie modelu do przewidywania lub podejmowania decyzji dotyczących nowych danych, poprzez uczenie się na podstawie oznaczonych lub nieoznaczonych zestawów danych.
System samouczący się to rodzaj systemu uczenia maszynowego, który może automatycznie poprawiać swoją wydajność w czasie bez wyraźnego zaprogramowania. Wykorzystuje on algorytmy do uczenia się na podstawie danych i podejmowania prognoz lub decyzji w oparciu o tę naukę. Systemy samouczące się są również znane jako systemy uczące się bez nadzoru, ponieważ nie opierają się na oznaczonych danych do nauki.