Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Algorithms
Boosting to technika uczenia maszynowego, która łączy predykcje wielu słabych uczących się w celu stworzenia silnego modelu, zwiększając dokładność i umożliwiając obsługę złożonych danych. Poznaj kluczowe algorytmy, korzyści, wyzwania oraz zastosowania w rzeczywistych sytuacjach.
Drzewo decyzyjne to algorytm uczenia nadzorowanego używany do podejmowania decyzji lub przewidywań na podstawie danych wejściowych. Przedstawia się je jako strukturę przypominającą drzewo, gdzie węzły wewnętrzne to testy, gałęzie to wyniki, a liście reprezentują etykiety klas lub wartości.
Q-learning to fundamentalna koncepcja w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym, szczególnie w ramach uczenia ze wzmocnieniem. Umożliwia agentom uczenie się optymalnych działań poprzez interakcję i otrzymywanie informacji zwrotnej w postaci nagród lub kar, co poprawia podejmowanie decyzji w czasie.
Spadek gradientowy to fundamentalny algorytm optymalizacyjny szeroko stosowany w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu do minimalizacji funkcji kosztu lub straty poprzez iteracyjne dostosowywanie parametrów modelu. Jest kluczowy dla optymalizacji modeli takich jak sieci neuronowe i występuje w wariantach takich jak Batch, Stochastic i Mini-Batch Gradient Descent.
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to podzbiór uczenia maszynowego skoncentrowany na trenowaniu agentów do podejmowania sekwencji decyzji w środowisku, uczących się optymalnych zachowań poprzez informacje zwrotne w postaci nagród lub kar. Poznaj kluczowe pojęcia, algorytmy, zastosowania oraz wyzwania RL.
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to metoda trenowania modeli uczenia maszynowego, w której agent uczy się podejmować decyzje poprzez wykonywanie akcji i otrzymywanie informacji zwrotnej. Informacja ta, w postaci nagród lub kar, kieruje agenta do poprawy wyników w czasie. RL jest szeroko stosowane w grach, robotyce, finansach, opiece zdrowotnej i pojazdach autonomicznych.
