Wat is machine learning in detail?
Wat is machine learning in detail?

Video: Wat is machine learning in detail?

Video: Wat is machine learning in detail?
Video: Machine Learning | What Is Machine Learning? | Introduction To Machine Learning | 2021 | Simplilearn 2024, November
Anonim

Machinaal leren is een toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) die systemen de mogelijkheid biedt om automatisch te leren en te verbeteren van ervaringen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Machinaal leren richt zich op de ontwikkeling van computerprogramma's die toegang hebben tot gegevens en deze zelf leren gebruiken.

Wat is dan machine learning en zijn typen?

Machinaal leren is onderverdeeld in drie types : onder toezicht Aan het leren - Train me! Ongecontroleerd Aan het leren – Ik ben zelfvoorzienend in aan het leren . Versterkend leren - Mijn leven mijn regels!

Je kunt je ook afvragen: wat is machine learning en waarom is het belangrijk? Het iteratieve aspect van machine learning is belangrijk omdat modellen, naarmate ze worden blootgesteld aan nieuwe gegevens, zich onafhankelijk kunnen aanpassen. Ze leren van eerdere berekeningen om betrouwbare, herhaalbare beslissingen en resultaten te produceren. Het is een wetenschap die niet nieuw is, maar wel een die een nieuwe impuls heeft gekregen.

Wat is machine learning dus en hoe werkt het?

Machinaal leren is een techniek voor gegevensanalyse die computers leert om doen wat van nature is voor mens en dier: leren van ervaring. Machinaal leren algoritmen gebruiken rekenmethoden om informatie rechtstreeks uit gegevens te "leren" zonder te vertrouwen op een vooraf bepaalde vergelijking als model.

Wat is de basisprincipes van machine learning?

Machinaal leren is een subset van AI waarbij de machine is getraind om te leren van zijn ervaringen uit het verleden. De ervaringen uit het verleden worden ontwikkeld aan de hand van de verzamelde gegevens. Vervolgens wordt het gecombineerd met algoritmen zoals Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM) om de definitieve resultaten te leveren.

Aanbevolen: