Techniki uczenia maszynowego są wymagane w celu zwiększenia dokładności modeli predykcyjnych. W zależności od charakteru rozwiązywanego problemu biznesowego, istnieją różne podejścia oparte na typie i ilości danych. W tej sekcji omawiamy kategorie uczenia maszynowego.

Uczenie nadzorowane

Uczenie nadzorowane zazwyczaj rozpoczyna się od ustalonego zbioru danych i pewnego zrozumienia, jak te dane są klasyfikowane. Uczenie nadzorowane ma na celu znalezienie wzorców w danych, które mogą być zastosowane w procesie analitycznym. Dane te posiadają oznakowane cechy, które definiują znaczenie danych. Na przykład, można stworzyć aplikację uczenia maszynowego, która rozróżnia miliony zwierząt, na podstawie obrazów i pisemnych opisów.

Uczenie nienadzorowane

Uczenie nienadzorowane jest używane, gdy problem wymaga ogromnej ilości nieoznakowanych danych. Na przykład, aplikacje mediów społecznościowych, takich jak Twitter, Instagram i Snapchat, wszystkie mają duże ilości nieoznakowanych danych. Zrozumienie znaczenia tych danych wymaga algorytmów, które klasyfikują dane na podstawie wzorców lub klastrów, które znajdują.

Uczenie nienadzorowane przeprowadza iteracyjny proces, analizując dane bez interwencji człowieka. Jest ono wykorzystywane w technologii wykrywania spamu w poczcie elektronicznej. Istnieje zbyt wiele zmiennych w legalnych i spamowych e-mailach, aby analityk mógł oznaczyć niechciane wiadomości masowe. Zamiast tego, klasyfikatory uczenia maszynowego, oparte na grupowaniu i asocjacji, są stosowane do identyfikacji niechcianych wiadomości e-mail.

Uczenie wzmacniające

Uczenie wzmacniające jest modelem uczenia behawioralnego. Algorytm otrzymuje informację zwrotną z analizy danych, prowadząc użytkownika do najlepszego wyniku. Reinforcement learning różni się od innych typów uczenia nadzorowanego, ponieważ system nie jest szkolony z przykładowym zestawem danych. Zamiast tego, system uczy się metodą prób i błędów. Dlatego sekwencja udanych decyzji spowoduje, że proces zostanie wzmocniony, ponieważ najlepiej rozwiązuje dany problem.

Głębokie uczenie

Głębokie uczenie jest specyficzną metodą uczenia maszynowego, która zawiera sieci neuronowe w kolejnych warstwach, aby uczyć się z danych w sposób iteracyjny. Głębokie uczenie jest szczególnie przydatne, gdy próbujesz nauczyć się wzorców z niestrukturalnych danych.

Głębokie uczenie złożone sieci neuronowe są zaprojektowane do naśladowania tego, jak działa ludzki mózg, więc komputery mogą być szkolone do radzenia sobie ze słabo zdefiniowanymi abstrakcjami i problemami. Przeciętne pięcioletnie dziecko może z łatwością rozpoznać różnicę między twarzą swojego nauczyciela a twarzą strażnika przejazdowego. W przeciwieństwie do tego, komputer musi wykonać dużo pracy, aby dowiedzieć się, kto jest kim. Sieci neuronowe i głębokie uczenie są często wykorzystywane w aplikacjach do rozpoznawania obrazu, mowy i widzenia komputerowego.