Uczenie maszynowe (Machine Learning) wykorzystuje różne metody i techniki do analizy danych i tworzenia modeli predykcyjnych. Poniżej znajdują się niektóre z popularnych metod w uczeniu maszynowym:
1. Uczenie nadzorowane (Supervised Learning)
W uczeniu nadzorowanym algorytmy uczą się na podstawie etykietowanych danych treningowych. Przykłady to regresja liniowa, drzewa decyzyjne i maszyny wektorów nośnych.
2. Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning)
W uczeniu nienadzorowanym algorytmy analizują dane bez etykiet i próbują znaleźć ukryte wzorce. Przykłady to klastrowanie i redukcja wymiarów.
3. Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning)
Uczenie ze wzmocnieniem polega na uczeniu agenta, który interaguje z otoczeniem i podejmuje decyzje w celu maksymalizacji nagrody. Jest stosowane w autonomicznych systemach i grach komputerowych.
4. Uczenie głębokie (Deep Learning)
Uczenie głębokie wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do przetwarzania danych i rozwiązywania skomplikowanych problemów, takich jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego.
5. Uczenie wzmacniane (Ensemble Learning)
Uczenie wzmacniane łączy wyniki kilku modeli, aby uzyskać lepszą wydajność predykcyjną. Przykłady to lasy losowe i gradient boosting.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz