Welkom terug.
Tot nu toe heb ik gebabbeld over wat machine learning is, en ik hoop dat je een beetje een
idee hebt waarom we het hebben en waarom het nuttig is.
Maar uiteindelijk is de enige reden dat we machine learning belangrijk vinden, dat we machines kunnen
gebruiken om resultaten te voorspellen op basis van binnenkomende gegevens.
Dat is het.
Nu, dit idee van machinaal leren en maak je geen zorgen, ik weet dat we het blijven hebben over een theorie, maar
ik beloof dat we eerst wat codeeroefeningen gaan doen.
Maar ik wil het wel even hebben over enkele van de machine learning-categorieën die je vaak ziet.
En onthoud wat ik zei, dat machine learning simpelweg gaat over het voorspellen van resultaten op basis
van binnenkomende gegevens en al deze subcategorieën doen dat gewoon.
Zo hebben we het idee van een begeleid leren.
Dat is een subset van machine learning.
In dit begeleid leren hebben de gegevens die we hebben ontvangen al categorieën.
Zie het als een CSV-bestand met het label rijen en kolommen.
We hebben gelabelde gegevens en een testgegevens die label zijn, zodat we weten of onze functie goed of fout is.
Dus in een leerscenario met supervisie kunnen we dingen doen zoals classificatie om te beslissen of dit een appel is of is
dit een peer. Machine learning-model trekt gewoon een lijn om te beslissen, hey, dit is een appel en dit is
een peer.
Of we kunnen iets doen dat regressie wordt genoemd in
plaats van classificatie op basis van input, bijvoorbeeld het voorspellen
van aandelenkoersen. leeftijd, misschien waar ze wonen, wat voor soort computers
ze hebben.
Al dit soort inputs die gelabeld zijn, kunnen in een begeleid leersysteem worden gebruikt om te beslissen of ik deze ingenieur
wel of niet moet inhuren?
Nu hebben we soms gegevens die geen labels hebben en dit wordt niet-gesuperviseerd leren genoemd.
Nogmaals, beschouw het als een CSV-bestand zonder misschien het kolomnamenlabel.
Soms met zaken als clustering.
We moeten deze groepen maken of op zijn minst de machine om deze groepen te maken.
We geven het bijvoorbeeld een aantal datapunten en dan besluit de machine, oh, dit is een groep, dit is
een groep en dit is een groep.
Of we kunnen iets hebben als Association Rule Learning, waarbij we verschillende dingen associëren om te voorspellen wat
een klant in de toekomst misschien zou kopen.
Als er geen groepen bestaan, noemen we het unsupervised learning.
We kunnen de machine vertellen dat ze goed of fout zijn, net als wanneer we appels versus peren doen, aangezien
er geen echte categorieën zijn, maar we laten de machines deze categorieën gewoon voor ons maken.
Ten slotte hebben we dit idee van versterkend leren.
En versterkend leren is echt interessant omdat het allemaal draait om het aanleren van machines door middel van vallen en
opstaan, door middel van beloningen en straf.
Dus het programma leert gewoon een spel door het miljoenen keren te spelen totdat, nou ja, het krijgt de
hoogste score, het weet eerst niet wat het doet, maar dan probeert het de score te maximaliseren en
komt daar uiteindelijk achter, hé, misschien moet ik proberen te bewegen waar de bal komt.
Dit is dus een scène voor het verwerven van vaardigheden of voor realtime leren.
En je ziet het veel in machine learning-programma's die bijvoorbeeld videogames spelen.
Nu zal ik naar een bron linken zodat u dieper in deze onderwerpen kunt duiken.
En we zullen hier nog wat meer over praten en ze een stuk beter begrijpen als we enkele van
de oefeningen doornemen.
Maar het idee hier is dat machine learning verschillende categorieën en verschillende manieren heeft om zijn doel te
bereiken.
En onderwerpen als neurale netwerken, beslissingsbomen, ondersteunende vectormachines, k naaste buur zijn
gewoon algoritmen die met deze subvelden worden gebruikt om tot deze voorspellingen te komen.
Maar onthoud, het belangrijkste van dit alles, wat ze doen, is proberen te leren van de gegevens
die het ontvangt en iets voorspellen.
Ik zie wel in de volgende.
Bubbel.