Definizione dell'apprendimento automatico alimentare

Il concetto di base di macchina da cibo L'apprendimento nella scienza dei dati prevede l'utilizzo di metodi di apprendimento statistico e ottimizzazione che consentono ai computer di analizzare i set di dati e identificare i modelli (visualizzare una visualizzazione dell'apprendimento automatico tramite il collegamento esterno R2D3). Le tecniche di apprendimento automatico sfruttano il mining per identificare le tendenze storiche per informare i modelli futuri.

L'algoritmo tipico di apprendimento automatico supervisionato è costituito da (all'incirca) tre componenti:

Un processo decisionale: una ricetta di calcoli o altri passaggi che adottano i dati e restituisce una "supposizione" sul tipo di modello nei dati che il tuo algoritmo sta cercando di trovare.
Una funzione di errore: un metodo per misurare quanto sia stata buona l'ipotesi confrontandola con esempi noti (quando sono disponibili). Il processo decisionale ha capito bene? In caso contrario, come si quantifica "quanto è grave" la signorina?
Un processo di aggiornamento o ottimizzazione: dove l'algoritmo esamina il Miss e quindi aggiorna il modo in cui il processo decisionale arriva alla decisione finale in modo che la prossima volta che il signore non sarà così grande.
Ad esempio, se stai costruendo un raccomandazione di film, il processo decisionale del tuo algoritmo potrebbe esaminare quanto sia simile un determinato film ad altri film che hai guardato e inventare un sistema di ponderazione per diverse funzionalità.

Durante il processo di allenamento, l'algoritmo passa attraverso i film che hai visto e pesa proprietà diverse. È un film di fantascienza? È divertente? L'algoritmo quindi prova se finisce per raccomandare film che tu (o persone come te) avete effettivamente guardato. Se va bene, i pesi che usavano rimangono uguali; Se sbaglia un film, i pesi che hanno portato alla decisione sbagliata vengono rifiutati in modo che non commetta più quel tipo di errore.

Poiché un algoritmo di apprendimento automatico si aggiorna autonomamente, l'accuratezza analitica migliora con ogni corsa mentre si insegna ai dati che analizza. Questa natura iterativa dell'apprendimento è sia unica che preziosa perché si verifica senza intervento umano, fornendo la capacità di scoprire approfondimenti nascosti senza essere specificamente programmati per farlo.

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