[PYTHON] Eine Einführung in das maschinelle Lernen
Was ist maschinelles Lernen?
Hallo! Ich bin ein Universitätsstudent mit Schwerpunkt Universitätskurse für freie Künste in einer bestimmten Stadt.
Ich habe das Wort KI gehört, aber wen glaubst du, kannst du eigentlich tun?
Eigentlich denke ich, dass viele Leute das Wort KI vage denken!
Dieses Mal möchte ich das maschinelle Lernen zusammenfassen, das einer der Bereiche der KI ist!
Ich denke, es gibt einige Fehler und einige Teile, die ich nicht verstanden habe, daher würde ich mich über Ihre Anleitung in diesem Fall freuen!
Lasst uns beginnen!
Angenommener Leser
・ Diejenigen, die an KI interessiert sind, aber nicht wissen, wie sie anfangen sollen
・ Diejenigen, die das Wort maschinelles Lernen kennen, aber Zweifel daran haben, was sie tatsächlich tun können
Was ist maschinelles Lernen?
Geben Sie aus der Definition ein.
Maschinelles Lernen ist "Anwendung und Wissenschaft von Algorithmen zum Verständnis der Bedeutung von Daten".
Mit anderen Worten, wir verstehen die "Bedeutung" der verschiedenen Daten, mit denen wir in unserem Leben in Kontakt kommen (die Größe der Eigentumswohnung in Bangkok und die Miete und die Länge der Zellen des grünen Wurms) und verwenden sie für verschiedene "Anwendungen" ( Sie können die Größe der Eigentumswohnung verwenden, um die Miete vorherzusagen, und die Zelllänge des grünen Wurms verwenden, um zu bestimmen, ob er männlich oder weiblich ist.
* Ich habe das Beispiel angemessen überlegt.
Arten des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen wird grob in drei Kategorien unterteilt: überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und verbessertes Lernen.
Was ist überwachtes Lernen?
Überwachtes Lernen ist eine Methode zum Lernen eines Modells aus Trainingsdaten (Trainingsdaten), bei der die Antwort (richtige Antwort) auf das, was Sie vorhersagen möchten, bekannt ist, sodass Sie unbekannte Daten und Daten vorhersagen können, die in Zukunft erscheinen werden!
Und es kann je nach Qualität der richtigen Daten in zwei Teile geteilt werden.
・ Überwachtes Lernen mit diskreten Werteigenschaften, z. B. ob das richtige Antwortetikett (Antwort) Regen oder sonnig ist, 0 oder 1, männlich oder weiblich usw., wird als "Klassifizierung" bezeichnet.
・ Das Lernen mit einem Lehrer, dessen korrektes Etikett die Eigenschaft kontinuierlicher Werte wie Miete und Temperatur in Bangkok hat, wird als "Regression" bezeichnet.
Es besteht kein Zweifel, dass diese Methode sehr leistungsfähig für Daten ist, für die in der Vergangenheit korrekte Antworten im Voraus vorbereitet werden können (manchmal nicht).
Was ist verbessertes Lernen?
Verbessertes Lernen ist eine Methode zur Entwicklung von Agenten, die die Leistung basierend auf der Interaktion mit der Umgebung verbessern.
Informationen über den aktuellen Zustand der Umgebung enthalten auch Belohnungen.
Mit anderen Worten, die Umgebung belohnt die von den Agenten ergriffenen Maßnahmen, und die Agenten, die mehr Belohnungen erhalten möchten, verbessern ihre Leistung!
Der Agent, der hart arbeitet, ist süß.
Lernen ohne Lehrer
Beim überwachten Lernen wurden beim Training des Modells im Voraus korrekte Antwortdaten vorbereitet.
Beim verstärkten Lernen wurde der Grad der Belohnung für die Handlungen des Agenten vorbereitet.
Die tatsächliche Gesellschaft ist jedoch nicht so süß. Es gibt Zeiten, in denen Sie eine Antwort finden möchten, indem Sie etwas tun, auf das Sie die Antwort nicht kennen.
Unbeaufsichtigtes Lernen befasst sich mit unbeschrifteten Daten und Daten unbekannter Struktur.
Selbst wenn Sie die Antwort nicht kennen oder keine Belohnung haben, können Sie beim unbeaufsichtigten Lernen aussagekräftige Daten abrufen, indem Sie die Struktur der Daten untersuchen.
Zum Beispiel beim unbeaufsichtigten Lernen, das als Clustering bezeichnet wird, indem Daten zusammengestellt werden, die nahe beieinander liegen.
Sie können mehrere Gruppen von engen bilden.
Lernen Sie die drei Erkenntnisse kennen
Ich hoffe, dass viele Menschen ihre Wahrnehmung geändert haben, indem sie etwas über die vage Sache der KI und die etwas realistischere Sache des maschinellen Lernens gelernt haben.
Maschinelles Lernen ist auch ein sehr leistungsfähiges Werkzeug, wenn Sie es beherrschen. Andererseits habe ich den Eindruck, dass ein Kind mit schlechter Leistung geboren wird, wenn das Wissen des Benutzers nicht erreicht wird.
Ich werde wieder einen Artikel schreiben.
Außerdem möchte ich mehr Fotos verwenden!
Vielen Dank, dass Sie so weit gelesen haben.