Типы алгоритмов машинного обучения | Объяснение на реальных примерах | Машинное обучение для начи...

Описание: 🔥 Традиционные типы машинного обучения включают: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Существуют также алгоритмы с частичным обучением, которые выходят за рамки этого видео. Наша цель — дать базовое понимание всех категорий, объяснив их варианты использования и характеристики. После просмотра видео вы сможете определить соответствующие типы задач машинного обучения.

Подводя итог:

Обучение с учителем — когда у вас есть «метка», которую вы хотите «предсказать» с помощью своей модели в наборе данных.

Обучение без учителя — когда у вас нет «метки», и вы хотите сгруппировать или кластеризовать (существуют также другие типы, например, уменьшение размерности, что является более сложной темой) набор данных, не зная точного результата модели.

Обучение с подкреплением — включает обучение методом проб и ошибок в среде, максимизируя функцию вознаграждения.

🔍 Основные моменты:

0:00 — Основные типы алгоритмов машинного обучения.

0:15 — Обучение с учителем.

0:47 — Обучение без учителя.

1:26 — Обучение с подкреплением.

2:05 — Подпишитесь на нас!

🔔 Не забудьте поставить лайк, подписаться и нажать на колокольчик, чтобы быть в курсе наших новых видео!

🤖 Обратите внимание, что мы используем синтетические методы генерации, такие как изображения и голоса, созданные искусственным интеллектом, для повышения привлекательности и вовлеченности нашего контента.

🌐 Если у вас есть вопросы или темы, которые вы хотели бы осветить, оставьте комментарий ниже. Также поделитесь своим мнением о контенте: как, по вашему мнению, мы можем его улучшить? Спасибо за просмотр!