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Qu'est-ce qu'un algorithme ML ?
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Vidéo: Le Machine Learning c’est quoi ? 2024, Novembre
Anonim

Apprentissage automatique ( ML ) est l'étude scientifique de algorithmes et les modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisent pour effectuer une tâche spécifique sans utiliser d'instructions explicites, en s'appuyant plutôt sur des modèles et des inférences. Il est considéré comme un sous-ensemble de l'intelligence artificielle.

La question est également: que sont les algorithmes dans l'apprentissage automatique ?

Dans sa forme la plus basique, apprentissage automatique utilisations programmées algorithmes qui reçoivent et analysent les données d'entrée pour prédire les valeurs de sortie dans une plage acceptable. Il existe quatre types de algorithmes d'apprentissage automatique : supervisé, semi-supervisé, non supervisé et renforcement.

De plus, quel est le meilleur algorithme d'apprentissage automatique ? Top 10 des algorithmes d'apprentissage automatique

  • Algorithme de classificateur naïf de Bayes.
  • K signifie algorithme de clustering.
  • Prend en charge l'algorithme de machine à vecteur.
  • Algorithme Apriori.
  • Régression linéaire.
  • Régression logistique.
  • Réseaux de neurones artificiels.
  • Forêts aléatoires.

A côté de cela, comment écrivez-vous un algorithme ML ?

6 étapes pour écrire n'importe quel algorithme d'apprentissage automatique à partir de zéro: étude de cas Perceptron

  1. Obtenez une compréhension de base de l'algorithme.
  2. Trouvez différentes sources d'apprentissage.
  3. Divisez l'algorithme en morceaux.
  4. Commencez par un exemple simple.
  5. Validez avec une implémentation de confiance.
  6. Écrivez votre processus.

Qu'est-ce qu'un algorithme d'auto-apprentissage ?

Soi - algorithmes d'apprentissage (ou comme j'appelle algorithmes d'apprentissage automatique ) sont inclus dans le domaine de l'intelligence artificielle. Cependant, le sous-domaine de Apprentissage automatique sont celles algorithmes que progressivement apprendre ” connaissances en examinant des données dans un domaine.

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