یادگیری ماشین بخش دوم

الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان به ۳ دسته تقسیم کرد:

۱. یادگیری نظارتی، ورودی به همراه خروجی مطلوب داده میشه و هدف اینه که یک سری قواعد عمومی برای یادگیری رسیدن از ورودی به خروجی به دست بیاد. یک مثال آن، فیلتر اسپم ایمیل است.

۲. یادگیری بدون ناظر، هیچ برچسبی به الگوریتم داده نمی‌شود و همه چی را به خودش واگذار میکنیم تا از ورودی یک الگو پیدا کند. برای مثال، تصور کنید یک مجموعه داده از ماشین‌ها و خریدارهای آن داریم. این الگوریتم توانسته این را بفهمد که خریدارانی که ساکنین حومه شهر هستند ترجیح میدهند که SUV با موتور پترول بخرند در حالی که خریداران ساکن مرکز شهر ترجیح میدهند از یک خودرو الکتریکی و کوچک استفاده کنند. دانستن این قضیه به سیستم کمک می‌کند تا بتواند پیشبینی کند چه کسی چه خودرویی را خریداری خواهد کرد.

۳. یادگیری تقویتی، برنامه کامپیوتری با یک محیط پویا وارد برهمکنش می‌شود که باید بتواند به یک هدف خاص برسد مثل بازی کردن در مقابل یک رغیب. این برنامه در طی حل مسئله، بازخوردهایی را به عنوان تنبیه یا جایزه فراهم میکند.

#machine_learning

photo:Frank V.