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