Gıda Makinesi Öğreniminin Tanımı

Temel kavramı gıda makinesi Veri biliminde öğrenme, bilgisayarların veri kümelerini analiz etmesine ve kalıpları tanımlamasına izin veren istatistiksel öğrenme ve optimizasyon yöntemlerini kullanmayı içerir (R2D3 harici bağlantı aracılığıyla makine öğreniminin görselini görüntüleyin). Makine öğrenme teknikleri, gelecekteki modelleri bilgilendirmek için tarihi eğilimleri belirlemek için veri madenciliğinden yararlanır.

Tipik denetimli makine öğrenme algoritması (kabaca) üç bileşenden oluşur:

Bir karar süreci: Verileri alan ve algoritmanızın bulmak istediği verilerdeki model türünde bir “tahmin” döndüren hesaplamaların veya diğer adımların bir tarifi.
Bir hata fonksiyonu: Tahminin bilinen örneklerle karşılaştırarak ne kadar iyi olduğunu ölçme yöntemi (mevcut olduklarında). Karar süreci doğru mu yaptı? Değilse, “ne kadar kötü” olduğunu nasıl ölçüyorsunuz?
Güncelleme veya optimizasyon süreci: Algoritmanın MISS'e bakması ve ardından karar sürecinin nihai karara nasıl geldiğini günceller, böylece bir dahaki sefere Bayan'ın o kadar büyük olmaz.
Örneğin, bir film önerisi oluşturuyorsanız, algoritmanızın karar süreci, belirli bir filmin izlediğiniz diğer filmlere ne kadar benzer olduğuna ve farklı özellikler için bir ağırlıklandırma sistemi bulduğuna bakabilir.

Eğitim süreci sırasında, algoritma izlediğiniz filmlerden geçer ve farklı özellikleri ağırlıklandırır. Bu bir bilimkurgu filmi mi? Komik mi? Algoritma daha sonra, (veya sizin gibi insanların) gerçekten izlediğiniz filmleri önerip önermediğini test eder. Doğru anlarsa, kullandığı ağırlıklar aynı kalır; Bir filmi yanlış anlarsa, yanlış kararın geri çevrilmesine yol açan ağırlıklar, bu tür bir hata yapmaz.

Bir makine öğrenimi algoritması otonom olarak güncellendiğinden, analitik doğruluk, analiz ettiği verilerden öğrettiği için her çalışmada gelişir. Öğrenmenin bu yinelemeli doğası hem benzersiz hem de değerlidir, çünkü insan müdahalesi olmadan gerçekleşir - özel olarak programlanmadan gizli bilgileri ortaya çıkarma yeteneği sağlar.

Ürünlerimizle ilgileniyorsanız, 'yı ziyarete hoş geldiniz / .