监督学习更多控制更少偏见

监督式机器学习算法使用标记示例将过去学到的知 监督学习更多 识应用于新数据,以预测未来事件。通过分析已知的训练数据集,学习算法会产生一个推断函数来预测输出值。经过充分的训练后,系统可以为任何新输入提供目标。它还可以将其输出与正确的预期输出进行比较,以查找错误并相应地修改模型。

无监督学习:速度和规模

当用于训练的信息既未分类也未标记时,就会使用无 目标电话号码或电话营销数据 监督机器学习算法。无监督学习研究系统如何从未标记的数据中推断出描述隐藏结构的函数。系统在任何时候都无法确定正确的输出。相反,它会从数据集中推断输出应该是什么。

强化学习:奖励结果

强化机器学习算法是一种通过产生动作并发现错误或奖 如果您需要更多关于如何选择方法的 励来与环境交互的学习方法。强化学习最相关的特征是反复试验和延迟奖励。这种方法允许机器和软件代理自动确定特定环境中的理想行为,以最大限度地提高其性能。代理需要简单的奖励反馈(称为强化信号)来了解哪种动作最好。

 

机器学习并不完美

了解机器学习能做什么和不能做什么很重要。虽然它在自动将人类智能转移到机器方面很有用,但它远非解决数据相关问题的完美解决方案。在深入研究机器学习之前,请考虑以下缺点:

  • 机器学习并非基于知识。与普遍看法相反,机器学 澳大利亚电话号码 习无法达到人类水平的智能。机器是由数据而不是人类知识驱动的。因此,“智能”取决于你必须用来训练它的数据量。
  • 机器学习模型很难训练。81 % 的数据科学家承认,用数据训练人工智能比预想的要困难。训练机器需要时间和资源。创建数据模型需要大量数据集,这个过程涉及手动预先标记和分类数据集。这种资源消耗可能会造成延迟和瓶颈,阻碍机器学习计划的推进。
  • 机器学习容易出现数据问题。96 % 的公司在数据质量、数据标记和建立模型置信度方面遇到过与训练相关的问题。这些与训练相关的问题是 78% 的 ML 项目在部署前停滞不前的一个关键原因。这为 ML 的成功设定了一个极高的门槛。
  • 机器学习往往存在偏差。众所周知,机器学习系统在黑箱中运行,这意味着你无法了解机器如何学习和做出决策。因此,如果你发现偏差,就无法确定是什么原因造成的。你唯一的办法是使用额外的数据重新训练算法,但这并不能保证解决问题。

发表评论

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注