기계어는 모든 기업과 IT 기업에 필수적입니다. 그것은 인공 지능의 다른 부분입니다. 그것은 컴퓨터가 스스로 학습하고 새로운 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다. 기본적으로 그것은 기계가 통찰력 있는 정보를 찾을 수 있도록 하는 최고의 데이터 분석 방법입니다. 이 기계 학습에는 많은 알고리즘이 포함되어 있습니다. 이러한 알고리즘은 모든 컴퓨터에서 쉽게 액세스할 수 있습니다. 가장 좋은 방법 중 하나는 모든 조직에서 사용되는 기계어입니다. 그것은 고유한 결과를 생성할 수 있는 능력이 있습니다. 기술에 따라 기계 학습은 데이터 해석 및 추출 절차를 변경합니다. 많은 양의 데이터가 있는 기업은 기계어를 사용해야 합니다 시장성테스트.
머신러닝 방법:-
사용 가능한 몇 가지 인기 있는 머신 러닝 방법이 있습니다. 다음과 같습니다.
비지도 학습-구조적 데이터를 기반으로 하는 비지도 언어. 이 학습 방법에는 많은 데이터 세트가 포함되어 있습니다. 이 학습 방법에는 과거 데이터가 포함되지 않습니다. 이 방법의 알고리즘은 데이터 구조를 찾는 데 사용됩니다. 이 방법은 고객 세그먼트에서 많이 사용됩니다. 거래 데이터에 가장 적합한 방법입니다. 비지도 언어에는 특이값 분해, 자기 조직화 맵, k-조직화 맵, 최근접 이웃 맵 등이 포함됩니다. 온라인 추천에서 이 방법이 사용됩니다.
반지도 학습- 이 방법은 지도 학습과 비지도 학습 방법을 결합한 것입니다. 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 포함합니다. 레이블이 지정된 데이터를 저장하는 용량은 작습니다. 이 경우 레이블이 지정되지 않은 데이터가 많이 포함됩니다. 주로 음성 및 얼굴 인식 기술에 사용됩니다. 또한 모든 분류 프로세스에 사용됩니다.
지도 학습-기계어의 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 입력과 출력이 모두 사용될 때 사용됩니다. 레이블이 지정된 데이터를 포함합니다. 또한 이를 적절한 방식으로 구성합니다. 이 방법의 알고리즘은 오류를 찾는 데 사용됩니다. 과거 데이터에 가장 적합한 방법입니다. 이 방법은 미래 이벤트, 카드 거래 등을 찾는 데 사용됩니다.
강화 학습 – 이 방법은 오류를 찾는 데 사용됩니다. 이 방법의 알고리즘은 기존 데이터 유형에도 사용됩니다. 일반적으로 이 방법은 환경, 동작, 에이전트와 같은 세 가지 구성 요소를 갖습니다. 에이전트는 의사 결정자입니다. 환경은 에이전트가 결정하는 모든 것을 포함합니다. 동작은 에이전트가 해야 하는 것입니다. 이는 최상의 정책 기반 방법입니다.
머신러닝의 절차:-
머신 러닝에는 많은 알고리즘과 절차가 있습니다. 기계어를 공부하려면 이 모든 알고리즘과 절차를 알아야 합니다. 그래디언트 부스팅, 랜덤 포레스트, 시퀀스 발견, 의사결정 트리, 자기 조직화 맵, k-평균 클러스터링, 신경망, 가우시안 모델 등을 알아야 합니다. 또한 몇 가지 중요한 요점을 알아야 합니다. 이것들은 다음과 같습니다.