Çfarë është mësimi i makinës në detaje?
Çfarë është mësimi i makinës në detaje?

Video: Çfarë është mësimi i makinës në detaje?

Video: Çfarë është mësimi i makinës në detaje?
Video: A pret vërtet fort benci? / Mercedes Benz C Class W203 2024, Nëntor
Anonim

Mësimi i makinerisë është një aplikim i inteligjencës artificiale (AI) që u ofron sistemeve aftësinë për të mësuar dhe përmirësuar automatikisht nga përvoja pa u programuar në mënyrë eksplicite. Mësimi i makinerisë fokusohet në zhvillimin e programeve kompjuterike që mund t'i qasen të dhënave dhe t'i përdorin ato mësojnë vetë.

Atëherë, çfarë është mësimi i makinës dhe llojet e tij?

Mësimi i makinerisë nën-kategorizohet në tre llojet : Mbikëqyrur Të mësuarit – Më trajnoni mua! I pambikëqyrur Të mësuarit - Unë jam i vetëmjaftueshëm në të mësuarit . Të mësuarit përforcues - Jeta ime Rregullat e mia!

Dikush mund të pyesë gjithashtu, çfarë është mësimi i makinës dhe pse është i rëndësishëm? Aspekti përsëritës i mësimi i makinës është e rëndësishme sepse ndërsa modelet janë të ekspozuara ndaj të dhënave të reja, ato janë në gjendje të përshtaten në mënyrë të pavarur. Ata mësojnë nga llogaritjet e mëparshme për të prodhuar vendime dhe rezultate të besueshme, të përsëritshme. Është një shkencë që nuk është e re – por një shkencë që ka marrë një vrull të ri.

Rrjedhimisht, çfarë është mësimi i makinës dhe si funksionon?

Mësimi i makinerisë është një teknikë e analizës së të dhënave që i mëson kompjuterët të bëj çfarë u vjen natyrshëm njerëzve dhe kafshëve: mësoni nga përvoja. Mësimi i makinerisë algoritmet përdorin metoda llogaritëse për të "mësuar" informacionin drejtpërdrejt nga të dhënat pa u mbështetur në një ekuacion të paracaktuar si model.

Cilat janë bazat e mësimit të makinës?

Mësimi i Makinerisë është një nëngrup i AI ku makinë është trajnuar për të mësuar nga përvoja e tij e kaluar. Përvoja e kaluar zhvillohet përmes të dhënave të mbledhura. Pastaj kombinohet me algoritme të tilla si Naïve Bayes, Support Vector Makinë (SVM) për të dhënë rezultatet përfundimtare.

Recommended: