Definitie van food machine learning

Het basisconcept van voedselmachine Leren in data science omvat het gebruik van statistisch leren en optimalisatiemethoden waarmee computers gegevenssets kunnen analyseren en patronen kunnen identificeren (een visual van machine learning bekijken via R2D3 externe link). Technieken voor machine learning maken gebruik van datamining om historische trends te identificeren om toekomstige modellen te informeren.

Het typische begeleide machine learning -algoritme bestaat uit (ongeveer) drie componenten:

Een beslissingsproces: een recept van berekeningen of andere stappen die de gegevens innemen en een "gok" retourneert over het soort patroon in de gegevens die uw algoritme wil vinden.
Een foutfunctie: een methode om te meten hoe goed de gok was door deze te vergelijken met bekende voorbeelden (wanneer ze beschikbaar zijn). Heeft het beslissingsproces het goed gedaan? Zo nee, hoe kwantificeer je "hoe slecht" de miss was?
Een update- of optimalisatieproces: waar het algoritme naar de Miss kijkt en vervolgens wordt bijgewerkt hoe het beslissingsproces de uiteindelijke beslissing komt, zodat de volgende keer dat de Miss niet zo geweldig zal zijn.
Als u bijvoorbeeld een filmaanbeveling bouwt, kan het besluitvormingsproces van uw algoritme kijken hoe vergelijkbaar een bepaalde film is als andere films die u hebt bekeken en een gewichtssysteem bedenkt voor verschillende functies.

Tijdens het trainingsproces gaat het algoritme door de films die je hebt bekeken en weegt verschillende eigenschappen. Is het een sci-fi-film? Is het grappig? Het algoritme test vervolgens of het films aanbeveelt die u (of mensen zoals jij) daadwerkelijk hebben bekeken. Als het goed doet, blijven de gewichten die het gebruikte hetzelfde; Als het een film verkeerd krijgt, worden de gewichten die hebben geleid tot de verkeerde beslissing afgewezen, zodat het dat soort fout niet meer maakt.

Aangezien een machine learning -algoritme autonoom wordt bijgewerkt, verbetert de analytische nauwkeurigheid met elke run omdat deze zich leert uit de gegevens die het analyseert. Deze iteratieve aard van leren is zowel uniek als waardevol omdat het optreedt zonder menselijke tussenkomst - waardoor de mogelijkheid wordt geboden om verborgen inzichten te ontdekken zonder specifiek geprogrammeerd te zijn.

Als u geïnteresseerd bent in onze producten, welkom om te bezoeken / .