深入解析人工智能机器学习

开课吧小一2021-05-10 11:34

学习的能力是智力的关键特征之一(人为而非真正的人为)。对于AI人工智能而言,一系列机器学习模型对此功能负责。它们的本质很简单:与经典算法不同,经典算法是一组清晰的指令,这些指令将输入的数据转换为结果,而基于数据示例和相应结果的机器学习会发现数据中的模式,并产生将任意数据转换为所需结果的算法。

全面掌握机器学习的精进路径

机器学习主要分为三类:

1、监督学习 -根据数据示例对系统进行训练,每个示例均具有先前已知的结果。机器学习有两个最受欢迎的任务:回归和分类任务。回归是对连续结果的预测,例如房屋价格或制造业排放水平。分类-类别(类)预测,例如,电子邮件是否是垃圾邮件,书是侦探小说还是百科全书。

2、无监督学习 -系统在数据中查找内部关系和模式。在这种情况下,每个示例的结果都是未知的。

3、强化学习 是一种方法,在该方法中,系统将针对正确的行为给予奖励,而对错误的行为予以惩罚。结果,系统学会开发一种算法,在该算法中,它获得最高的报酬和最低的惩罚。

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