인공지능에 일반적으로 사용되는 학습 방법은 무엇인가요?

다음과 같은 네 가지 방법이 있습니다.

1.

지도 학습에서는 입력 데이터를 "훈련 데이터"라고 합니다. 각 훈련 데이터 세트에는 스팸 방지 시스템에서 "스팸", "스팸 아님"과 같은 명확한 식별 또는 결과가 있습니다. ", "1", "2", "3", "4" 등 필기 숫자 인식이 가능합니다.

예측 모델을 구축할 때 지도 학습은 학습 과정을 수립하고, 예측 결과를 '훈련 데이터'의 실제 결과와 비교하며, 모델의 예측 결과가 일정 수준에 도달할 때까지 예측 모델을 지속적으로 조정합니다. 기대되는 수준.

2. 강화 학습.

이 학습 모드에서는 입력 데이터가 지도 모델과 달리 강화 학습에서 모델에 대한 피드백으로만 사용됩니다. , 입력 데이터는 모델에 직접 피드백되며 이에 맞춰 즉시 조정되어야 합니다.

3. 비지도 학습.

비지도 학습에서는 데이터에 특별히 라벨이 지정되지 않으며 학습 모델을 사용하여 데이터의 일부 고유 구조를 추론합니다. 일반적인 애플리케이션 시나리오에는 연관 규칙 학습 및 클러스터링이 포함됩니다. 일반적인 알고리즘에는 Apriori 알고리즘과 k-Means 알고리즘이 포함됩니다.

4. 준지도 학습.

이 학습 방법에서는 입력 데이터의 일부에는 레이블이 지정되고 일부에는 레이블이 지정되지 않습니다. 이 학습 모델을 사용하여 예측을 할 수 있지만 먼저 모델이 순서대로 데이터의 본질적인 구조를 학습해야 합니다. 데이터를 합리적으로 구성합니다.

애플리케이션 시나리오에는 분류 및 회귀가 포함되며, 알고리즘에는 일반적으로 사용되는 지도 학습 알고리즘의 일부 확장이 포함됩니다. 이러한 알고리즘은 먼저 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모델링한 다음 이를 기반으로 레이블이 지정된 데이터를 예측합니다.