Universeller Workflow des maschinellen Lernens
Künstliche Intelligenz ist heutzutage in größerem Maße im Trend. Maschinelles Lernen und tiefes Lernen bilden künstliche Intelligenz. Das unten erwähnte Venn-Diagramm erklärt die Beziehung zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist die Kunst der Wissenschaft, die es Computern ermöglicht, gemäß den entworfenen und programmierten Algorithmen zu handeln. Viele Forscher glauben, dass maschinelles Lernen der beste Weg ist, um Fortschritte in Richtung KI auf menschlicher Ebene zu erzielen. Es enthält verschiedene Arten von Mustern wie -
- Überwachtes Lernmuster
- Unüberwachtes Lernmuster
Tiefes Lernen
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, in dem betroffene Algorithmen von der Struktur und Funktion des Gehirns inspiriert sind, die als künstliche neuronale Netze bezeichnet werden.
Deep Learning hat durch überwachtes Lernen oder Lernen aus gekennzeichneten Daten und Algorithmen an Bedeutung gewonnen. Jeder Algorithmus im Deep Learning durchläuft denselben Prozess. Es enthält eine Hierarchie der nichtlinearen Transformation von Eingaben und wird zum Erstellen eines statistischen Modells als Ausgabe verwendet.
Der maschinelle Lernprozess wird anhand der folgenden Schritte definiert:
- Identifiziert relevante Datensätze und bereitet sie für die Analyse vor.
- Wählt den zu verwendenden Algorithmus aus.
- Erstellt ein analytisches Modell basierend auf dem verwendeten Algorithmus.
- Trainiert das Modell anhand von Testdatensätzen und überarbeitet es nach Bedarf.
- Führt das Modell aus, um Testergebnisse zu generieren.