Tehnicile de învățare mecanică sunt necesare pentru a îmbunătăți acuratețea modelelor predictive. În funcție de natura problemei de afaceri abordate, există diferite abordări bazate pe tipul și volumul de date. În această secțiune, discutăm categoriile de învățare automată.

Învățare supervizată

Învățarea supervizată începe, de obicei, cu un set stabilit de date și o anumită înțelegere a modului în care sunt clasificate acele date. Învățarea supravegheată are scopul de a găsi tipare în date care pot fi aplicate unui proces analitic. Aceste date au caracteristici etichetate care definesc semnificația datelor. De exemplu, puteți crea o aplicație de învățare automată care face distincția între milioane de animale, pe bazaimaginilor și a descrierilor scrise.

Învățare nesupravegheată

Învățarea nesupravegheată este utilizată atunci când problema necesită o cantitate masivă de date neetichetate. De exemplu, aplicațiile social media, cum ar fi Twitter, Instagram și Snapchat, toate au cantități mari de date neetichetate. Înțelegerea semnificației din spatele acestor date necesită algoritmi care clasifică datele pe baza modelelor sau a clusterelor pe care le găsește.

Învățarea nesupravegheată realizează un proces iterativ, analizând datele fără intervenție umană. Este utilizată cu tehnologia de detectare a spam-ului prin e-mail. Există mult prea multe variabile în e-mailurile legitime și în cele spam pentru ca un analist să eticheteze e-mailurile nesolicitate în masă. În schimb, se aplică clasificatoare de învățare automată, bazate pe grupare și asociere, pentru a identifica e-mailurile nedorite.

Învățarea prin întărire

Învățarea prin întărire este un model de învățare comportamentală. Algoritmul primește feedback de la analiza datelor, ghidând utilizatorul către cel mai bun rezultat. Învățarea prin întărire diferă de alte tipuri de învățare supravegheată, deoarece sistemul nu este antrenat cu setul de date de probă. Mai degrabă, sistemul învață prin încercări și erori. Prin urmare, o secvență de decizii reușite va duce la consolidarea procesului, deoarece acesta rezolvă cel mai bine problema în cauză.

Învățarea profundă

Învățarea profundă este o metodă specifică de învățare automată care încorporează rețele neuronale în straturi succesive pentru a învăța din date într-o manieră iterativă. Învățarea în profunzime este deosebit de utilă atunci când încercați să învățați modele din date nestructurate.

Rețele neuronale complexe de învățare în profunzime sunt concepute pentru a emula modul în care funcționează creierul uman, astfel încât computerele pot fi antrenate să se ocupe de abstracțiuni și probleme slab definite. Copilul mediu de cinci ani poate recunoaște cu ușurință diferența dintre fața învățătoarei sale și cea a paznicului de la trecerea de pietoni. În schimb, calculatorul trebuie să depună multă muncă pentru a-și da seama cine este cine. Rețelele neuronale și învățarea profundă sunt adesea utilizate în aplicații de recunoaștere a imaginilor, a vorbirii și a vederii pe calculator.

.