Les avancées technologiques récentes en matière de protection contre la fraude, de conseils relatifs aux articles en magasin en ligne, de productivité du transport et de meilleurs diagnostics liés à la santé sont quelques-unes des nombreuses techniques que le progiciel d’apprentissage automatique fait actuellement une variation dans nos vies. Malgré tout, il existe vraiment de multiples formes de découverte d’équipements, plus une sélection d’algorithmes et d’approches spécifiques pour les appliquer. Dans ce manuel, nous décrirons deux des types les plus fréquents – les découvertes observées et les découvertes non supervisées – et examinerons leurs différences en utilisant des images amusantes et des situations de communauté authentiques. Avant de plonger dans le vif du sujet des méthodes contrôlées et des découvertes non supervisées, commençons par évaluer et comparer leurs variations. En ce qui concerne les études suivies, il existe une «réalité fondamentale», ce qui signifie généralement que nous savons précisément ce que devraient être les convictions en matière de productivité. Les réalités du terrain sont des hypothèses réelles des objets que nous réalisons. Par exemple, les chiots sont des chiots et les chatons sont des chats. C’est peut-être une simplification exagérée, mais il est important de le noter car nous l’avons appris à un moment donné de notre mode de vie et que l’équipement devra également être expliqué. Ainsi, le but de regarder étudier. Dans notre exemple, nous verrons comment on peut apprendre à une machine à identifier les chiens de chat. Sous, nous pouvons voir comment les étiquettes sont appliquées aux données d’entraînement afin de fournir un cadre pour l’algorithme d’apprentissage des équipements. Rappelez-vous que l’appareil ne sait pas exactement comment diviser les chatons et les chats de chiots, il sait simplement ce qu’il a calculé jusqu’à présent. C’est pourquoi les informations d’instruction et un étiquetage approprié sont extrêmement essentiels. Si les informations sont bruyantes ou incorrectes, cela peut avoir un impact sur le niveau d’apprentissage automatique. Plus les efforts et le temps consacrés à l’apprentissage surveillé seront efficaces, plus le résultat sera précis. Il est peu probable que la version soit visible au premier essai, il appartient donc à la personne associée à la version de continuer à la peaufiner. Il existe de nombreuses stratégies pour l’apprentissage supervisé, mais deux des méthodes les plus utilisées de nos jours sont la classification et la régression. Le cas d’espèce que nous avons utilisé ci-dessus des chiots critiques de chatons est considéré comme une catégorie.
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