機器學習的種類
這樣你了解AI與ML的差別了
我們來聊聊ML的分類吧
有時候你會看到監督式學習 強化學習
這些其實都是機器學習的種類
區分的方式取決於用途及訓練的方式
大致上可以分成三種
監督式學習
非監督式學習
強化學習
監督式學習就是給演算法一堆事先被標記過的資料
例如可能會先在圖片上邊標記好這張圖是貓 那張圖是狗
接著訓練一個有辦法辨識出圖片內的動物是貓還是狗的演算法
非監督式學習與監督式正好相反
訓練的資料事先並沒有標記過
而是請演算法試圖幫我找出資料的某種結構或特徵
例如可以抓出哪些信用卡的交易紀錄是有問題的
或是分類出一大群客戶數據看這些客戶分別是哪一種類型
強化學習則與上面兩種情境不同
在強化學習中是將一個agent放入到一個環境中
讓它自行去學習如何適應這個環境
過程中可能會在環境放置獎勵
例如想訓練一個會走迷宮的演算法
就會在出口放置獎勵
或是自駕車在遵守交通規則時給予獎勵
但是在撞到行人或其他車輛時給予懲罰
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