Универсальный рабочий процесс машинного обучения

Искусственный интеллект в наши дни все более актуален. Машинное обучение и глубокое обучение составляют искусственный интеллект. Приведенная ниже диаграмма Венна объясняет взаимосвязь машинного обучения и глубокого обучения.

Машинное обучение

Машинное обучение - это научное искусство, которое позволяет компьютерам действовать в соответствии с разработанными и запрограммированными алгоритмами. Многие исследователи считают, что машинное обучение - лучший способ продвинуться в направлении ИИ человеческого уровня. Он включает в себя различные типы шаблонов, такие как -

• Схема обучения с учителем
• Схема обучения без учителя

Глубокое обучение

Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, в котором соответствующие алгоритмы основаны на структуре и функциях мозга, называемых искусственными нейронными сетями.

Глубокое обучение приобрело большое значение благодаря контролируемому обучению или обучению на основе маркированных данных и алгоритмов. Каждый алгоритм глубокого обучения проходит один и тот же процесс. Он включает в себя иерархию нелинейных преобразований входных данных и использует их для создания статистической модели в качестве выходных данных.

Процесс машинного обучения определяется с использованием следующих шагов -

• Определяет соответствующие наборы данных и подготавливает их для анализа.
• Выбирает тип используемого алгоритма.
• Строит аналитическую модель на основе используемого алгоритма.
• Обучает модель на тестовых наборах данных, корректируя ее по мере необходимости.
• Запускает модель для получения результатов тестирования.