Flusso di lavoro universale dell'apprendimento automatico
L'intelligenza artificiale è di tendenza al giorno d'oggi in misura maggiore. L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo costituiscono l'intelligenza artificiale. Il diagramma di Venn menzionato di seguito spiega la relazione tra machine learning e deep learning.
Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è l'arte della scienza che consente ai computer di agire secondo gli algoritmi progettati e programmati. Molti ricercatori pensano che l'apprendimento automatico sia il modo migliore per progredire verso l'IA a livello umano. Include vari tipi di modelli come -
- Modello di apprendimento supervisionato
- Modello di apprendimento senza supervisione
Apprendimento approfondito
L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico in cui gli algoritmi interessati sono ispirati dalla struttura e dalla funzione del cervello chiamate reti neurali artificiali.
L'apprendimento profondo ha acquisito molta importanza attraverso l'apprendimento supervisionato o l'apprendimento da dati e algoritmi etichettati. Ogni algoritmo nell'apprendimento profondo segue lo stesso processo. Include la gerarchia della trasformazione non lineare dell'input e utilizza per creare un modello statistico come output.
Il processo di apprendimento automatico viene definito utilizzando i seguenti passaggi:
- Identifica i set di dati rilevanti e li prepara per l'analisi.
- Sceglie il tipo di algoritmo da utilizzare.
- Costruisce un modello analitico basato sull'algoritmo utilizzato.
- Addestra il modello su set di dati di test, rivedendolo secondo necessità.
- Esegue il modello per generare i punteggi dei test.