如何訓練機器學習系統? – Machine Learning 教學系列(三) | 就愛喝咖啡
![如何訓練機器學習系統? – Machine Learning 教學系列(三)](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
2021年11月9日—在了解AI、MachineLearning、深度學習的差異以及如何選擇正確且合適的資料後,我們來看看機器學習系統是如何被訓練的吧!
![如何訓練機器學習系統? – Machine Learning 教學系列(三)](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
在了解 AI、Machine Learning、深度學習的差異[1]以及如何選擇正確且合適的資料[2]後,我們來看看機器學習系統是如何被訓練的吧!
監督式學習Machine learning program 提供了帶有標籤的訓練數據,它可以告訴系統如何對示例數據進行分類,舉例來說:
顏色 重量 標籤 紅色 200g 蘋果 橘色 300g 橘子 綠色 150g 蘋果這裡的每一列數據,都是由我們告訴系統:在給定兩個輸入(顏色和重量)的條件下,預期的輸出標籤應該是什麼(是蘋果?還是橘子?)。接下來,機器學習系統會依據給定的資料進行預測,以決定新的輸入(顏色和重量)代表的是蘋果或是橘子。較多研究集中在這個領域。
非監督式學習機器必須從一個未標記的數據集中學習。
想像一下,一個圖表上有一堆點分別代表三個不同的東西,機器必須替3個不同的集群完成分類。這是非常棘手的,因為事前並不知道集群的數量,所以必須做出最好的猜測。另外,有時這些叢集不像這裡顯示的那樣清楚。 ,這使它強化了對此舉動的連接。當它失敗時,我們則不給予獎勵 (或是負面的獎勵) 。 ...
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