Pembelajaran sing diawasi, ora diawasi, lan penguatan minangka telung pendekatan sing beda ing bidang pembelajaran mesin. Saben pendekatan nggunakake teknik lan algoritma sing beda kanggo ngatasi macem-macem jinis masalah lan entuk tujuan tartamtu. Ayo goleki bedane antarane pendekatan kasebut lan menehi katrangan lengkap babagan karakteristik lan aplikasi.
Pembelajaran sing diawasi minangka jinis pembelajaran mesin ing ngendi algoritma sinau saka data sing dilabeli. Data sing diwenehi label kalebu conto input sing dipasangake karo output utawa nilai target sing cocog. Tujuan pembelajaran sing diawasi yaiku nglatih model sing bisa prédhiksi kanthi akurat output kanggo input anyar sing ora katon. Algoritma pembelajaran nggunakake data berlabel kanggo nyimpulake pola lan hubungan antarane fitur input lan label output. Iku banjur generalizes kawruh iki kanggo nggawe prediksi ing anyar, data unlabeled. Pembelajaran sing diawasi biasane digunakake ing tugas kayata klasifikasi lan regresi.
Contone, ing masalah klasifikasi, algoritma dilatih ing dataset ing ngendi saben titik data diwenehi label karo kelas tartamtu. Algoritma sinau kanggo nggolongake titik data anyar sing ora katon menyang salah sawijining kelas sing wis ditemtokake adhedhasar pola sing wis disinaoni saka conto sing diwenehi label. Ing masalah regresi, algoritma sinau kanggo prédhiksi nilai numerik sing terus-terusan adhedhasar fitur input.
Unsupervised learning, ing tangan liyane, urusan karo data unlabeled. Tujuan saka sinau sing ora diawasi yaiku nemokake pola, struktur, utawa hubungan sing didhelikake ing data tanpa kawruh sadurunge label output. Ora kaya sinau sing diawasi, algoritma pembelajaran sing ora diawasi ora nduweni nilai target sing jelas kanggo nuntun proses pembelajaran. Nanging, dheweke fokus kanggo nemokake perwakilan utawa klompok sing migunani ing data kasebut. Pembelajaran tanpa pengawasan biasane digunakake ing tugas kayata clustering, pengurangan dimensi, lan deteksi anomali.
Clustering minangka aplikasi populer kanggo sinau sing ora diawasi, ing ngendi algoritma nglumpukake data sing padha adhedhasar sifat intrinsik. Contone, ing segmentasi pelanggan, algoritma pembelajaran sing ora diawasi bisa digunakake kanggo ngenali klompok pelanggan sing beda adhedhasar prilaku tuku utawa informasi demografi.
Pembelajaran penguatan minangka paradigma sing beda ing ngendi agen sinau sesambungan karo lingkungan kanggo nggedhekake sinyal ganjaran kumulatif. Ing learning reinforcement, algoritma sinau liwat proses trial-and-error kanthi njupuk tindakan, ngamati kahanan lingkungan, lan nampa umpan balik ing wangun ganjaran utawa denda. Tujuane kanggo nemokake kabijakan sing optimal utawa seperangkat tumindak sing nggedhekake ganjaran jangka panjang. Pembelajaran penguatan biasane digunakake ing tugas kayata dolanan game, robotika, lan sistem otonom.
Contone, ing game catur, agen learning penguatan bisa sinau kanggo muter dening njelajah gerakane beda, nampa ganjaran utawa paukuman adhedhasar asil saben pamindhahan, lan nyetel strategi kanggo nggedhekake kasempatan kanggo menang.
Pembelajaran sing diawasi nggunakake data berlabel kanggo nglatih model kanggo tugas prediksi, sinau sing ora diawasi nemokake pola lan struktur ing data sing ora dilabeli, lan sinau penguatan sinau liwat interaksi karo lingkungan kanggo ngoptimalake sinyal ganjaran. Saben pendekatan duwe kekuwatan lan kelemahane dhewe lan cocog kanggo macem-macem jinis masalah lan aplikasi.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning