Что означает термин машинное обучение? Сколько типов присутствует и какие они бывают. Является ли машинное обучение подмножеством искусственного интеллекта? Как он делает точные прогнозы? Они играют очень важную роль в современном мире. Вы определенно можете прочитать этот пост, вы не будете разочарованы.

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия интеллектуальных решений на основе полученных знаний без явного программирования.

Они не следуют алгоритмам, основанным на правилах. Они делают точные прогнозы.

ТИПЫ:-

ОБУЧЕНИЕ С КОНТРОЛЕМ: Алгоритм обучается на данных, помеченных человеком. Чем больше образцов вы предоставляете алгоритму обучения с учителем, тем более точной становится классификация новых данных.

ОБУЧЕНИЕ БЕЗ КОНТРОЛЯ: он основан на предоставлении алгоритму неразмеченных данных и предоставлении ему возможности самостоятельно находить закономерности. Они обеспечивают ввод, но не метки. Это будет полезно для кластеризации данных.

ПОДДЕРЖИВАЕМОЕ ОБУЧЕНИЕ: оно основано на предоставлении алгоритму машинного обучения набора правил и ограничений и позволяет ему научиться достигать целей. Они определяют состояние, цели и действия.

Алгоритм выясняет, как достичь цели, пробуя различные комбинации разрешенных действий, и вознаграждается или наказывается в зависимости от решений.

например:- шахматы.

ПРОБЛЕМА, КОТОРАЯ РЕШАЕТСЯ МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ: -

Проблема: Что, если мы хотим определить, может ли сердце выйти из строя?

Данными наборами данных являются удары в минуту, индекс массы тела, возраст, пол и т. д.

Благодаря машинному обучению с этим набором данных он может изучать и создавать модели и прогнозировать результаты.

Машинное обучение берет данные и ответы и создает алгоритм, мы получаем набор правил, которые определяют модель машинного обучения, эта модель определяет параметры в традиционном алгоритме. Эту модель можно постоянно обучать и использовать в будущем для прогнозирования значений.