Методи машинного навчання
Загальний підхід машинного навчання включає вибір обчислювальної моделі для розв’язування заданого завдання, параметри якої ми потім коректуємо під час фази навчання моделі. У темах цього розділу більш детально описано кілька моделей, які часто використовуються у машинному навчанні:
- лінійні моделі – визначають результат за допомогою лінійної функції
- дерева рішень – визначають результат за допомогою серії умов
- нейронні мережі – поєднують велику кількість простих функцій (так звані нейрони)
- імовірнісні моделі – робота з невизначеністю (наприклад, з наївним баєсовим класифікатором)
Вибір
Швидке практикування шляхом вибору з двох варіантів.