Алгоритм обучения

Автор: Roger Morrison
Дата создания: 28 Сентябрь 2021
Дата обновления: 1 Июль 2024
Anonim
Алгоритм обучения
Видео: Алгоритм обучения

Содержание

Определение - Что означает алгоритм обучения?

Алгоритм обучения - это алгоритм, используемый в машинном обучении, чтобы помочь технологии имитировать процесс обучения человека. В сочетании с такими технологиями, как нейронные сети, алгоритмы обучения создают сложные и сложные программы обучения.


Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.

Техопедия объясняет алгоритм обучения

Логическая регрессия, линейная регрессия, деревья решений и случайные леса - все это примеры алгоритмов обучения. Алгоритмы типа «ближайший сосед» также включают способы использования этих алгоритмов для влияния на принятие решений и обучение в программах машинного обучения. В общем, то, что объединяет все эти алгоритмы, - это их способность экстраполировать данные испытаний или обучения для прогнозирования или построения моделей в реальном мире. Думайте об этих алгоритмах как о инструментах для «объединения точек данных» из массива необработанных данных или относительно немаркированного фона.

Там, где алгоритмы обучения полезны как при обучении, так и при неконтролируемом машинном обучении, они используются по-разному в каждом типе дисциплины. Автоматизированное машинное обучение выигрывает от того, что уже помечены и изолированы данные, поэтому используемые алгоритмы обучения будут отличаться в некоторых отношениях. Суть в том, что инженеры объединяют эти алгоритмы обучения как строительные блоки конкретной технологии или программы, которая стремится лучше понять наборы данных, которые она переваривает.