Uczenie maszynowe nadzorowane (Supervised Learning) to jedna z głównych gałęzi uczenia maszynowego, w której model jest uczony na podstawie zestawu danych treningowych zawierającego przykłady wejściowe i odpowiadające im etykiety lub wartości docelowe. Głównym celem jest stworzenie modelu, który może przewidywać lub klasyfikować nowe dane na podstawie wcześniej nauczonych wzorców. Przykłady algorytmów to regresja liniowa, regresja logistyczna, i wiele innych.
Uczenie Maszynowe Nienadzorowane
Uczenie maszynowe nienadzorowane (Unsupervised Learning) to inna gałąź uczenia maszynowego, w której model jest uczony na podstawie danych wejściowych, ale bez dostarczania mu etykiet lub wartości docelowych. Głównym celem jest odkrywanie wzorców, struktur lub grup w danych. Przykłady algorytmów to klastrowanie, analiza składników głównych (PCA), i wiele innych.
Zastosowania
Obie gałęzie uczenia maszynowego mają szerokie zastosowania w różnych dziedzinach:
- Uczenie Maszynowe Nadzorowane: Stosowane w zadaniach klasyfikacji, regresji, analizie obrazów, rozpoznawaniu mowy i wielu innych, np. do klasyfikacji spamu w e-mailach.
- Uczenie Maszynowe Nienadzorowane: Wykorzystywane w zadaniach grupowania, redukcji wymiarów danych, analizie danych bez etykiet, takie jak segmentacja klientów w marketingu.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz