机器学习的类型——对这些类别的简单分析

在这个充满计算机的世界里，我们必然要了解机器学习。你不知道吗？这就是让计算机像人类一样思考的原因！但这是一个比我们想象的更深层次的概念。那么今天我们就来谈谈机器学习的类型吧！ 我们将尝试将这些类型分解为简单的概念，以便您更好地理解。但在此之前，让我们回顾一下机器学习的全部内容！ 什么是机器学习？ 要了解机器学习 (ML)，您需要了解人工智能 (AI)。因为机器学习是人工智能的一个子集。 人工智能是计算机科学的一个分支。该分支涉及使机器自动化。也就是说，它训练机器像人类一样思考和行动。当机器被注入这种人造智能时，就会发生这种情况。 机器学习 ML 是一种人工智能应用程序。机器学习主要涉及训练计算机。它允许计算机独立思考并针对问题做出决策。此外，这项技术允许机器从过去的经验中学习。仅当程序员输入正确的数据和算法时才会发生这种情况。 简而言之，机器学习允许机器： 无需人工干预即可学习 原因 解决问题 分析和 认识或找到意义 此外，机器学习只有一个子集。这就是深度学习。这个学习过程复制了人类思维的能力。主要分析解决问题的几层神经网络。 然而，与机器学习相比，深度学习要先进得多。它可以自动运行，无需人工支持。



此外，与机器学习相比，它可以处理大量数据。您可以从这里了解更多关于它们的区别。 此外，机器学习应用于许多行业。提供更高的生产力和简化流程是其一些特色功能。正在实施机器学习的一些行业包括： 卫生保健 银行和金融 制造 新西兰 手机号码 业 零售 汽车 政府部门 交通运输等等。 现在我们已经了解了一些关于 ML 的知识。那么让我们看看机器学习的三种类型！ 机器学习的类型 机器学习的类型 这是您将了解机器学习类型的部分。首先，机器学习分为三类： 监督学习 无监督学习和 强化学习 其次，这些群体基于一个概念。这个概念是机器如何以及从何处学习像人类一样操作的概念。 第三，每个群体都有自己的优点和缺点。这些优点和缺点来自于它们摄取的数据类型。最后，每个都有自己的应用程序。 这些类型对于普通计算机用户和从业者都很重要。那么让我们来看看吧！ 监督学习 如前所述，机器摄取的数据对机器的学习方式进行了分类。监督学习是最基本的培训过程之一。在这里，机器在标记数据的帮助下进行训练。







标记数据是指对数据部分进行标记，以便机器轻松理解。这类似于教孩子借助图画书识别物体。 该算法首先提供一小组数据。这个小数据集与最终的较大数据集相似。 首先，机器尝试理解并区分集合中的每个数据。这有助于更好地识别。 其次，它对识别集中的正确数据进行预测。当算法发送反馈时，程序员就会理解这一点。最后，经过几个小时它就理解了这种关系。即数据和标签（两个数据点）之间的连接。 监督学习 一旦理解了这种连接，它就可以执行新的任务。这些任务包括查找新数据与现有标签之间的相似性。最后，它设法为新数据找到最佳的标签。 因此，监督学习也称为任务驱动学习方法。此外，随着时间的推移，算法会提供更多数据以实现更好的识别。 监督学习的一些常见应用是： 垃圾邮件检测 人脸识别 通过细分人口统计数据呈现广告 物体识别 语音识别 利用生物信息等识别人类 无监督学习 无监督一词意味着没有监控的学习。该算法的优点是可以处理未标记的数据。 这里机器不需要程序员的帮助。