Inhaltsverzeichnis:

Was ist ein ML-Algorithmus?
Was ist ein ML-Algorithmus?

Video: Was ist ein ML-Algorithmus?

Video: Was ist ein ML-Algorithmus?
Video: Wie funktioniert eigentlich Machine Learning? 2024, November
Anonim

Maschinelles Lernen ( ML ) ist die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen und statistische Modelle, die Computersysteme verwenden, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen, ohne explizite Anweisungen zu verwenden, sondern sich stattdessen auf Muster und Schlussfolgerungen zu verlassen. Es wird als Teilmenge der künstlichen Intelligenz angesehen.

Die Frage ist auch, was sind Algorithmen im maschinellen Lernen?

Am grundlegendsten, maschinelles Lernen verwendet programmiert Algorithmen die Eingabedaten empfangen und analysieren, um Ausgabewerte innerhalb eines akzeptablen Bereichs vorherzusagen. Es gibt vier Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen : beaufsichtigt, teilüberwacht, unbeaufsichtigt und Verstärkung.

Was ist außerdem der beste Algorithmus für maschinelles Lernen? Top 10 der maschinellen Lernalgorithmen

  • Naiver Bayes-Klassifikator-Algorithmus.
  • K bedeutet Clustering-Algorithmus.
  • Unterstützung des Vektormaschinenalgorithmus.
  • Apriori-Algorithmus.
  • Lineare Regression.
  • Logistische Regression.
  • Künstliche neurale Netzwerke.
  • Zufällige Wälder.

Wie schreibt man außerdem einen ML-Algorithmus?

6 Schritte, um jeden Algorithmus für maschinelles Lernen von Grund auf zu schreiben: Perceptron-Fallstudie

  1. Verschaffen Sie sich ein grundlegendes Verständnis des Algorithmus.
  2. Finden Sie verschiedene Lernquellen.
  3. Brechen Sie den Algorithmus in Stücke.
  4. Beginnen Sie mit einem einfachen Beispiel.
  5. Validieren Sie mit einer vertrauenswürdigen Implementierung.
  6. Schreiben Sie Ihren Prozess auf.

Was ist ein selbstlernender Algorithmus?

Selbst - Lernalgorithmen (oder wie ich nenne Algorithmen für maschinelles Lernen ) gehören zum Bereich der Künstlichen Intelligenz. Das Unterfeld von Maschinelles Lernen sind diejenigen Algorithmen das nach und nach“ lernen ” Wissen durch das Betrachten von Daten in einem bestimmten Bereich.

Empfohlen: