اكتشاف آلة التعلم
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتضمن تدريب الخوارزميات لتعلم الأنماط في البيانات ، بهدف استخدام تلك المعرفة لعمل تنبؤات أو قرارات دقيقة حول البيانات الجديدة غير المرئية. هناك العديد من الأنواع المختلفة للتعلم الآلي ، ولكن تتضمن بعض الأساليب الشائعة ما يلي:
1. التعلم الخاضع للإشراف: يتضمن ذلك تدريب نموذج للتنبؤ بالمخرجات المستهدفة (مثل التسمية أو القيمة العددية) بناءً على بيانات الإدخال التي تم تصنيفها بالفعل بالمخرجات الصحيحة.
2. التعلم غير الخاضع للإشراف: يتضمن ذلك تدريب نموذج لتحديد الأنماط أو البنية في البيانات غير المسماة ، دون أي معرفة مسبقة بما يجب أن يكون الناتج.
3. التعلم المعزز: يتضمن تدريب نموذج لاتخاذ القرارات في بيئة يتلقى فيها تعليقات (مكافآت أو عقوبات) بناءً على أفعاله ، بهدف تعظيم مكافأته التراكمية بمرور الوقت.
يستخدم التعلم الآلي في العديد من التطبيقات ، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية واكتشاف الاحتيال وأنظمة التوصية. إنها تتطلب كميات كبيرة من بيانات التدريب وقوة الحوسبة ، ولكنها يمكن أن تكون أداة قوية جدًا لحل المشكلات المعقدة
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق