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12/07/2023 | 通过 Hotmart
您将在这篇文章中学到什么
什么是自动学习或机器学习？
监督学习
无监督学习
强化学习
其他类型的机器学习
深度学习
机器迁移学习
解释性机器学习
应用程序和用例
在数字内容创作中使用机器学习
众所周知，由于人类的干预，机器学习 已经针对我们今天拥有的强大的人工智能 (AI) 工具进行了优化。
机器学习具有有趣的用途， 阿联酋电话号码图书馆 从定制项目到将人工智能聊天纳入谷歌和其他搜索平台。虽然它没有被直接感知，但它已经到达数字市场的大多数领域，这是事实。
为了了解这个过程是如何工作的，我们将向您展示机器学习的主要类型。这样，您就可以更轻松地利用其优势并开辟新的机会来开发信息产品并通过业务获利。和我们一起直到最后！
锚什么是自动学习或机器学习？
在人工智能领域，机器学习是一个术语，用于定义创建能够自主学习和提高性能的系统的过程。换句话说，就是生成机器学习的能力。
为什么机器学习和人工智能的大量使用有所增加？ Statista 对拉丁美洲和加勒比地区的一项研究报告指出了主要原因之一。
“……到 2030 年，人工智能行业预计将接近 16 亿美元。这种增长主要归功于软件领域。没有白费，事实证明它是赚钱最多的部分……”
考虑到它对不同知识领域的影响，它不是一个单一的概念，而是包含了识别和分类数据模式、评估准确性和检测错误以最终做出调整和优化下一步结果的不同方式。
这个过程以机器学习的三种主要模型或类型的基本方式发生，每种模型或类型都有自己的特点、优势和挑战。
锚监督学习
它是最常见的机器学习类型，其中使用一组标记数据来训练算法，将每个数据与预期输出联系起来。
这种方法通常用于分类和回归等任务，允许模型根据之前的示例做出准确的预测。通过这种方式，系统可以学习将输入与输出关联起来，并在出现新输入时生成分类。
一个有趣的例子是面部识别，系统使用标有人名的面部图像进行训练。通过这种方式，您可以学习识别面部特征并为您看到的每张脸指定一个名称。
锚无监督学习
主要算法处理没有标签的数据分析，它不处理预测或分类，而是在不需要外部指导的情况下寻找隐藏的模式、结构或关系。
无监督学习使用两种基本方法：聚类和降维。该方法的用途是解决探索或发现新知识的问题。
锚强化学习
在机器学习的类型中，它是最接近人类模型的一种。它基于代理系统与提出要解决的问题的环境之间的交互。
在这种情况下，代理做出决策并执行与环境相关的操作，以根据结果获得奖励或惩罚。目的是优化行为并实现自主，以累积奖励最大化。
这种类型的机器学习适用于顺序动作至关重要的情况，例如游戏和机器人技术，并提供了在复杂系统中实现自主性的强大方法。
锚其他类型的机器学习
除了这些一般类别之外，还有其他基于特定技术或算法的更具体类型的机器学习。让我们了解一些示例以及每个示例的含义。
锚深度学习
深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个分支，受人脑功能的启发，可以对模式进行建模并执行复杂的任务。
它允许您处理大量复杂的数据，例如图像、声音或文本，并提取相关模式。他们的应用程序在从非结构化数据中提取特征方面表现出了令人印象深刻的能力。
锚机器迁移学习
它涉及利用在一项任务中获得的知识来提高另一项相关活动的绩效。当特定操作的可用数据有限时，这种方法非常有效，允许模型利用以前的经验来加速新领域的学习。
此类学习的一个例子是使用经过自然语言处理训练的模型，例如 BERT 或 GPT-3，它们可以适应不同的领域和任务。
