Học máy (ML)

Lập trình cổ điển sử dụng các chương trình (thuật toán) để tạo ra kết quả:

Học máy sử dụng kết quả để tạo chương trình (thuật toán):

Học máy

Học máy thường được coi là tương đương với Trí tuệ nhân tạo.

Điều này LAF không đúng. Học máy là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo.

Học máy là một bộ môn AI sử dụng dữ liệu để dạy cho máy móc.

Học tập có giám sát

Học tập có giám sát sử dụng dữ liệu được gắn nhãn (dữ liệu có các câu trả lời đã biết) để đào tạo các từ ngữ thành:

• Phân loại dữ liệu
• Dự đoán kết quả

Học tập có giám sát có thể phân loại dữ liệu như "Thư rác trong e-mail là gì", dựa trên các ví dụ về thư rác đã biết.

Học tập có giám sát có thể dự đoán kết quả như dự đoán loại video bạn thích dựa trên các video bạn đã phát.

Học tập không giám sát

Học không giám sát được sử dụng để dự đoán các mối quan hệ không xác định như các mẫu có ý nghĩa trong dữ liệu.

Đó là về việc tạo ra các thuật toán máy tính hơn là có thể tự cải thiện.

Dự kiến, học máy sẽ chuyển sang học không giám sát để cho phép các lập trình viên giải quyết vấn đề mà không cần tạo mô hình.

Học tập tự giám sát

Học tự giám sát tương tự như học không giám sát vì cả hai đều làm việc với dữ liệu mà không có nhãn thêm của con người.

Sự khác biệt là học không giám sát sử dụng phân cụm, phân nhóm và giảm thứ nguyên, trong khi học tự giám sát rút ra kết luận riêng cho các nhiệm vụ hồi quy và phân loại.