Cando comecei a aprender sobre intelixencia artificial (IA), estaba interesado nos modelos de aprendizaxe automática (ML). No seu núcleo, os modelos de Introdución aos modelos ML son como ferramentas que aprenden dos datos para recoñecer patróns e facer predicións. Pense nisto como ensinarlle a un neno a recoñecer obxectos mostrándolles exemplos. Do mesmo xeito, os modelos de ML aprenden mirando moitos datos.
Hoxe, os modelos de ML pasaron de ser só ideas académicas interesantes a poderosas ferramentas usadas na vida cotiá. Utilízanse en finanzas para predecir as tendencias do mercado de valores, na sanidade para atopar enfermidades en exploracións médicas e mesmo nas redes sociais para recomendar publicacións e vídeos. Pero para comprender realmente como funcionan os modelos de ML, é importante coñecer os diferentes tipos, como aprenden e por que son tan importantes para tomar decisións intelixentes.
Tipos de modelos de aprendizaxe automática
Os modelos de aprendizaxe automática lista de usuarios da base de datos de telegram (ML) son algoritmos ou modelos estatísticos que se utilizan para permitir que os sistemas aprendan patróns e coñecementos a partir de datos e tomen decisións ou predicións sen estar programados explícitamente. Aquí tes unha ampla visión xeral de varios tip Introdución aos modelosos de modelos de ML e as súas características clave:
1. Modelos de aprendizaxe tutelada
Descrición : estes modelos aprenden a partir de datos etiquetados, o que significa que cada entrada inclúe unha saída correspondente. O algoritmo tenta aprender a asignación entre entradas e saídas.
Exemplos
-
Regresión lineal : úsase para predecir valores continuos (por exemplo, predecir os prezos das vivendas en función de características como a superficie cadrada).
-
Regresión loxística : úsase para a clasificación binaria (por exemplo, para determinar se un correo electrónico é spam ou non).
-
Árbores de decisións : prevé un valor obxectivo aprendendo regras de decisión sinxelas que se deducen das características dos datos.
-
Máquinas vectoriales de soporte (SVM) : atopa un hiperplano nun espazo de N dimensións que clasifica claramente os puntos de datos.
-
Redes neuronais : inspiradas na estrutura do cerebro humano, estas son poderosas para capturar patróns complexos en datos.
2. Modelos de aprendizaxe sen supervisión
Descrición : estes modelos funcionan con datos sen etiquetas, patróns de aprendizaxe e estrutura sen coñecer os resultados de antemán.
Exemplos:
-
Agrupación (p. ex., K-Means) : agrupa os datos en clústeres en función da semellanza.
-
Análise de compoñentes principais (PCA) : reduce a dimensionalidade dos datos conservando características importantes, útiles para a visualización ou a redución do ruído.
-
Codificadores automáticos : redes neuronais utilizadas para a aprendizaxe sen supervisión, a miúdo aplicadas na detección de anomalías ou na compresión de datos.
3. Modelos de aprendizaxe semisupervisado
Descrición : combina unha pequena cantidade de datos etiquetados cunha gran cantidade de datos sen etiquetas. Este enfoque é útil cando a etiquetaxe é cara ou leva moito tempo.
Exemplo : no recoñecemento de imaxes, pódese usar un pequeno conxunto de datos etiquetados de imaxes xunto cun gran conxunto de imaxes sen datos do traballo etiquetas para mellorar o rendemento da clasificación.
4. Modelos de Aprendizaxe por Reforzo
Descrición : estes modelos aprenden interactuando cun ambiente e recibindo recompensas ou penalizacións en función das súas accións. O obxectivo é maximizar as recompensas acumuladas.
Exemplos:
-
Q-Learning : un algoritmo sen modelos que ranking de buscadores de seo. a arte da clasificación forxada pola experiencia práctica busca atopar a mellor acción a realizar dado o estado actual.
-
Deep Q-Networks (DQN) : combina o Q-learning coa aprendizaxe profunda para manexar espazos de estado complexos.
-
Optimización de políticas próximas (PPO) :