Prehľadávať všetok obsah označený Algorithms
Boosting je technika strojového učenia, ktorá kombinuje predpovede viacerých slabých učiacich sa modelov do jedného silného modelu, čím zvyšuje presnosť a zvláda zložité dáta. Zistite viac o kľúčových algoritmoch, výhodách, výzvach a reálnych aplikáciách.
Gradientný zostup je základný optimalizačný algoritmus široko využívaný v strojovom učení a hlbokom učení na minimalizáciu nákladových alebo strátových funkcií iteratívnym upravovaním parametrov modelu. Je kľúčový pre optimalizáciu modelov ako neurónové siete a je implementovaný vo formách ako Batch, Stochastic a Mini-Batch Gradient Descent.
Q-learning je základný koncept v umelej inteligencii (AI) a strojovom učení, najmä v oblasti posilňovacieho učenia. Umožňuje agentom učiť sa optimálne akcie prostredníctvom interakcie a spätnej väzby vo forme odmien alebo trestov, čím sa časom zlepšuje rozhodovanie.
Reinforcement Learning (RL) je podmnožina strojového učenia zameraná na trénovanie agentov, ktorí sa učia robiť sekvencie rozhodnutí v prostredí, pričom sa učia optimálne správanie prostredníctvom spätnej väzby vo forme odmien alebo trestov. Preskúmajte kľúčové pojmy, algoritmy, aplikácie a výzvy RL.
Reinforcement Learning (RL) je metóda trénovania modelov strojového učenia, pri ktorej sa agent učí robiť rozhodnutia vykonávaním akcií a prijímaním spätnej väzby. Spätná väzba vo forme odmien alebo trestov vedie agenta k zlepšeniu výkonu v priebehu času. RL sa široko využíva v hrách, robotike, financiách, zdravotníctve a autonómnych vozidlách.
Rozhodovací strom je algoritmus učenia s učiteľom, ktorý sa používa na prijímanie rozhodnutí alebo predpovedí na základe vstupných údajov. Vizualizuje sa ako stromová štruktúra, kde vnútorné uzly predstavujú testy, vetvy predstavujú výsledky a listové uzly predstavujú triedy alebo hodnoty.
