Quy trình làm việc chung của Học máy

Trí tuệ nhân tạo đang có xu hướng ngày nay ở một mức độ lớn hơn. Học máy và học sâu tạo thành trí tuệ nhân tạo. Biểu đồ Venn được đề cập bên dưới giải thích mối quan hệ của học máy và học sâu.

Học máy

Học máy là nghệ thuật khoa học cho phép máy tính hoạt động theo các thuật toán được thiết kế và lập trình. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng học máy là cách tốt nhất để đạt được tiến bộ đối với AI ở cấp độ con người. Nó bao gồm nhiều loại mẫu khác nhau như -

• Mô hình học tập có giám sát
• Mô hình học tập không giám sát

Học kĩ càng

Học sâu là một lĩnh vực con của học máy trong đó các thuật toán liên quan được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não được gọi là Mạng thần kinh nhân tạo.

Học sâu đã trở nên quan trọng hơn nhiều thông qua học có giám sát hoặc học từ dữ liệu và thuật toán được gắn nhãn. Mỗi thuật toán trong học sâu trải qua cùng một quy trình. Nó bao gồm hệ thống phân cấp biến đổi phi tuyến của đầu vào và sử dụng để tạo mô hình thống kê như đầu ra.

Quá trình học máy được xác định bằng cách sử dụng các bước sau:

• Xác định các tập dữ liệu có liên quan và chuẩn bị chúng để phân tích.
• Chọn loại thuật toán để sử dụng.
• Xây dựng mô hình phân tích dựa trên thuật toán được sử dụng.
• Đào tạo mô hình trên các tập dữ liệu thử nghiệm, sửa đổi nó khi cần thiết.
• Chạy mô hình để tạo điểm kiểm tra.