Pembelajaran mesin ialah subbidang kecerdasan buatan (AI) yang memfokuskan pada pembangunan algoritma dan model yang membolehkan komputer belajar dan membuat ramalan atau keputusan tanpa diprogramkan secara eksplisit. Ia adalah alat berkuasa yang membolehkan mesin menganalisis dan mentafsir data yang kompleks secara automatik, mengenal pasti corak dan membuat keputusan atau ramalan termaklum.
Pada terasnya, pembelajaran mesin melibatkan penggunaan teknik statistik untuk membolehkan komputer belajar daripada data dan meningkatkan prestasi mereka pada tugas tertentu dari semasa ke semasa. Ini dicapai melalui penciptaan model yang boleh membuat generalisasi daripada data dan membuat ramalan atau keputusan berdasarkan input baharu yang tidak kelihatan. Model ini dilatih menggunakan data berlabel atau tidak berlabel, bergantung pada jenis algoritma pembelajaran yang digunakan.
Terdapat beberapa jenis algoritma pembelajaran mesin, masing-masing sesuai untuk jenis tugas dan data yang berbeza. Pembelajaran terselia ialah satu pendekatan sedemikian di mana model dilatih menggunakan data berlabel, di mana setiap input dikaitkan dengan output atau label yang sepadan. Contohnya, dalam tugas pengelasan e-mel spam, algoritma dilatih menggunakan set data e-mel yang dilabelkan sebagai spam atau bukan spam. Model kemudian belajar untuk mengklasifikasikan e-mel baharu yang tidak kelihatan berdasarkan corak yang telah dipelajari daripada data latihan.
Pembelajaran tanpa pengawasan pula melibatkan model latihan menggunakan data tidak berlabel. Matlamatnya adalah untuk menemui corak atau struktur dalam data tanpa pengetahuan awal tentang output atau label. Pengelompokan ialah teknik pembelajaran biasa tanpa pengawasan, di mana algoritma mengumpulkan titik data yang serupa berdasarkan persamaan atau perbezaan yang wujud.
Satu lagi jenis pembelajaran mesin yang penting ialah pembelajaran pengukuhan. Dalam pendekatan ini, ejen belajar berinteraksi dengan persekitaran dan memaksimumkan isyarat ganjaran dengan mengambil tindakan. Ejen meneroka persekitaran, menerima maklum balas dalam bentuk ganjaran atau penalti dan melaraskan tindakannya untuk memaksimumkan ganjaran terkumpul dari semasa ke semasa. Pembelajaran jenis ini telah berjaya digunakan untuk tugasan seperti bermain permainan, robotik dan pemanduan autonomi.
Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi merentas pelbagai industri. Dalam penjagaan kesihatan, ia boleh digunakan untuk meramalkan hasil penyakit, mengenal pasti corak dalam imej perubatan atau memperibadikan pelan rawatan. Dalam kewangan, algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk pengesanan penipuan, pemarkahan kredit dan perdagangan algoritma. Aplikasi lain termasuk pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, sistem pengesyoran dan banyak lagi.
Pembelajaran mesin ialah subbidang kecerdasan buatan yang memfokuskan pada pembangunan algoritma dan model yang membolehkan komputer belajar daripada data dan membuat ramalan atau keputusan. Ia melibatkan penggunaan teknik statistik untuk melatih model menggunakan data berlabel atau tidak berlabel, dan ia mempunyai pelbagai jenis algoritma yang sesuai untuk tugas dan data yang berbeza. Pembelajaran mesin mempunyai banyak aplikasi merentas industri, menjadikannya alat yang berkuasa untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan membuat keputusan berasaskan data.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
- Apakah TensorBoard?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML