Uniwersalny przepływ pracy uczenia maszynowego

Sztuczna inteligencja zyskuje obecnie na popularności. Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to sztuczna inteligencja. Wspomniany poniżej diagram Venna wyjaśnia związek między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe to sztuka naukowa, która pozwala komputerom działać zgodnie z zaprojektowanymi i zaprogramowanymi algorytmami. Wielu badaczy uważa, że ​​uczenie maszynowe to najlepszy sposób na osiągnięcie postępu w kierunku sztucznej inteligencji na poziomie ludzkim. Obejmuje różne rodzaje wzorów, takich jak -

• Nadzorowany wzorzec uczenia się
• Nienadzorowany wzorzec uczenia się

Głęboka nauka

Głębokie uczenie się to poddziedzina uczenia maszynowego, w której algorytmy są inspirowane strukturą i funkcją mózgu zwanymi sztucznymi sieciami neuronowymi.

Głębokie uczenie zyskało duże znaczenie dzięki nadzorowanemu uczeniu się lub uczeniu się na podstawie oznaczonych danych i algorytmów. Każdy algorytm w głębokim uczeniu przechodzi przez ten sam proces. Obejmuje hierarchię nieliniowej transformacji danych wejściowych i wykorzystuje do tworzenia modelu statystycznego jako wyniku.

Proces uczenia maszynowego jest definiowany za pomocą następujących kroków -

• Identyfikuje odpowiednie zbiory danych i przygotowuje je do analizy.
• Wybiera typ algorytmu do użycia.
• Buduje model analityczny w oparciu o zastosowany algorytm.
• Trenuje model na testowych zestawach danych i koryguje go w razie potrzeby.
• Uruchamia model w celu wygenerowania wyników testów.