一文了解机器学习分为哪几类?

筱雪2021-12-03 16:11

  很多人都想深入的了解人工智能方面相关的知识,为了让你更好的了解其内容,今天小编就带大家一文了解机器学习分为哪几类吧?

  第一,强化学习

  又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

  第二,迁移学习

  顾名思义就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务都是存在相关性的,所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数,通过某种方式来分享给新模型,从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习。

  第三,半监督学习

  它是模式识别和机器学习领域研究的重点问题,是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据,以及同时使用标记数据,来进行模式识别工作。

  第四,无监督学习

  它即没有标注的训练数据集,需要根据样本间的统计规律对样本集进行分析,常见任务如聚类等。所以,无监督学习常常被用于数据挖掘,用于在大量无标签数据中发现些什么。

  点击图片免费领取课程!

一文了解机器学习分为哪几类?

  以上就是开课吧小编为大家整理发布的“一文了解机器学习分为哪几类?”一文,更多相关内容尽在开课吧广场-人工智能频道。

免责声明:本站所提供的内容均来源于网友提供或网络搜集,由本站编辑整理,仅供个人研究、交流学习使用。如涉及版权问题,请联系本站管理员予以更改或删除。
有用
分享