我是靠谱客的博主 甜蜜奇异果,最近开发中收集的这篇文章主要介绍N1_基本介绍AI,ML,DL机器学习的定义步骤几种机器学习不同的输出要求reinforcement learning和supervised learning,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

AI,ML,DL

AI:目的

machine learning:方法

deep learning:机器学习其中的一部分

机器学习的定义

1. 写一个程序让机器获得学习的能力

2. 从数据中找一个function

步骤

1. 建立一个大的 function set,即 model

2. 通过 training data 来判断 f 的好坏

3. 通过算法选出最好的 f

几种机器学习

根据不同的情况选择不同的方案

1. supervised learning:有大量处理好的数据集

2. semi-supervised learning:有标签的数据+没有标签的数据

3. transfer learning:有标签的数据+不相关的数据

4. reinforcement learning:没有大量的数据

不同的输出要求

1. regression:输出数值

2. classification:binary classification   二元分类     输出 yes 或 no

                            multi-class classification:  如新闻分类

3. structured learning

reinforcement learning和supervised learning

RL:不知道具体答案,从评价中学习

SL: 数据集包括答案,告诉机器怎么做

 

最后

以上就是甜蜜奇异果为你收集整理的N1_基本介绍AI,ML,DL机器学习的定义步骤几种机器学习不同的输出要求reinforcement learning和supervised learning的全部内容,希望文章能够帮你解决N1_基本介绍AI,ML,DL机器学习的定义步骤几种机器学习不同的输出要求reinforcement learning和supervised learning所遇到的程序开发问题。

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