Машинното обучение обучава компютрите да извършват някои действия. Например - Самоуправляващи се автомобили, система за препоръки. Основната цел е да накарате машината да се държи повече като хора. Това е подмножество на AI. Дълбокото обучение е една от техниките на машинното обучение. Данни науката анализира данните за бизнес цели.
Има основно три категории машинно обучение:
Учене под наблюдение-
В това обучение имаме пълно познание за средата, върху която ще работим, и данните са в структурирана форма, т.е. csv. и допълнително се разделя на класификация и регресия. Например - дали пощата е спам или не.
Учене без надзор -
В това обучение ние не сме напълно наясно със средата, в която работим, т.е. има по-малко известни знания и данните са в неструктурирана форма, т.е. могат да бъдат в png, csv, поща, дума и т.н. и допълнително се разделят на групиране и асоцииране обучение на правила. Например – супермаркет иска да увеличи приходите.
Подсилващо обучение-
В това обучение средата е напълно неизвестна, т.е. няма предварителни познания. Използваме различни статистически методи и техники, за да прогнозираме резултата и да видим колко точни се оказват резултатите и след това съответно промените се правят в допълнителен модел и е по-нататък разделен на придобиване на умения и учене в реално време. Например - проста игра на тик-так-палеца.
Надявам се това да помогне!!
