Сочинение на тему Анализ алгоритмов машинного обучения по различным наборам данных в R-программировании

За последние два десятилетия алгоритмы машинного обучения используются во многих областях, таких как банковский сектор, онлайн-сайты, сайты социальных сетей, сектор здравоохранения и т. д. Применяя алгоритмы машинного обучения к прошлым данным организации, можно принять определенное решение. для выгоды организации. Эта статья в основном посвящена объяснению концепции и применению различных алгоритмов машинного обучения в R-программировании для разных наборов данных.

Машинное обучение позволяет анализировать огромное количество данных. Хотя обычно он обеспечивает более быстрые и точные результаты для выявления выгодных возможностей или опасных рисков для организаций, ему также может потребоваться дополнительное время и ресурсы для его надлежащей подготовки.

Машинное обучение – это применение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение направлено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.

Процесс обучения начинается с наблюдений или данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкции, для того, чтобы искать шаблоны в данных и принимать лучшие решения в будущем на основе примеров, которые мы предоставляем. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам обучаться автоматически без вмешательства человека и помощи и соответствующим образом корректировать действия.

Алгоритмы машинного обучения часто классифицируются как контролируемые или не контролируемые.

Алгоритмы машинного обучения под наблюдением могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя помеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Начиная с анализа известного обучающего набора данных, алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходных значений. Система способна обеспечить цели для любого нового ввода после достаточного обучения. Алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные с правильным, предполагаемым выходным сигналом и находить ошибки, чтобы соответствующим образом изменить модель.

Напротив, неконтролируемые алгоритмы машинного обучения используются, когда информация, используемая для обучения, не классифицирована и не помечена. Обучение без учителя изучает, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Система не определяет правильный вывод, но она исследует данные и может сделать выводы из наборов данных, чтобы описать скрытые структуры из немаркированных данных. Алгоритмы машинного обучения с полууправлением находятся где-то между контролируемым и неконтролируемым обучением, поскольку они используют для обучения как помеченные, так и непомеченные данные – как правило, небольшой объем помеченных данных и большой объем непомеченных данных. Системы, использующие этот метод, способны значительно повысить точность обучения. Как правило, обучение под наблюдением под наблюдением выбирается, когда для получения помеченных данных требуются квалифицированные и соответствующие ресурсы для их обучения / изучения.

В противном случае получение немеченых данных обычно не требует дополнительных ресурсов. Укрепление алгоритмов машинного обучения – это метод обучения, который взаимодействует с окружающей средой, производя действия и обнаруживая ошибки или вознаграждения. Поиск методом проб и ошибок и задержанное вознаграждение являются наиболее важными характеристиками обучения с подкреплением. Этот метод позволяет машинам и программным агентам автоматически определять идеальное поведение в определенном контексте, чтобы максимизировать его производительность. Для того чтобы агент узнал, какое действие лучше, требуется простая обратная связь. это известно как сигнал усиления.