Wie werden Modelle des maschinellen Lernens oder des maschinellen Lernens klassifiziert?
Die Modelle des maschinellen Lernens oder des maschinellen Lernens können nach unterschiedlichen Kriterien in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Im Folgenden werden einige der häufigsten Ansätze zur Klassifizierung von Modellen des maschinellen Lernens beschrieben: Je nach Lernart: Modelle des maschinellen Lernens können von drei Arten sein: überwachtes Lernen, nicht-überwachtes Lernen und verstärktes Lernen. Im überwachten Lernen wird das Modell mit einer Reihe von getaggten Daten trainiert, d.h. es wird für jeden Eintrag mit der richtigen Antwort versehen. Im unbeaufsichtigten Lernen wird das Modell mit unmarkierten Daten trainiert und sucht nach Mustern und Beziehungen zwischen ihnen. In Verstärkungsarchitekturen lernt das Modell Entscheidungen auf Basis von Feedback aus einer Umgebung oder einem Agenten zu treffen. Nach der Architektur des Modells: Modelle des maschinellen Lernens können auch nach ihrer Architektur klassifiziert werden, die sich auf die Struktur des Modells und deren Teile bezieht. Einige Beispiele von Modellen des maschinellen Lernens umfassen neuronale Netzwerke, Entscheidungsbäume, lineare Modelle und regelbasierte Modelle. Entsprechend dem Ziel: Modelle des maschinellen Lernens können auch nach dem Ziel klassifiziert werden, das sie erreichen wollen. Einige Beispiele von Zielen umfassen Klassifizierung, Regressionsmodelle und endgültige Lernmodelle.