Преглед садржаја:
Дефиниција - Шта значи алгоритам за учење?
Алгоритам учења је алгоритам који се користи у машинском учењу како би се технологији помогло да имитира процес учења. У комбинацији са технологијама попут неуронских мрежа, алгоритми учења стварају уплетене, софистициране програме учења.
Техопедија објашњава алгоритам учења
Логичка регресија, линеарна регресија, стабла одлучивања и случајне шуме су сви примери алгоритама за учење. Алгоритми попут „најближег суседа“ такође укључују начине на које се ови алгоритми користе да утичу на доношење одлука и учење у програмима машинског учења. Уопште, све ове алгоритме имају заједничке способности да се екстраполирају из података о тестирању или тренингу како би направили пројекције или направили моделе у стварном свету. Мислите на ове алгоритме као на алате за „спајање података са скупа података“ из сирове масе података или релативно необележене позадине.
Тамо где су алгоритми учења корисни и за машинско учење под надзором и за надгледање, они се користе на различите начине у свакој врсти дисциплине. Надзирано машинско учење има користи од тога што већ имају означене и изоловане податке, тако да ће се алгоритми учења користити на неки начин различити. Дно црта је да инжењери састављају ове алгоритме учења као саставне блокове одређене технологије или програма који желе да разумеју више о скуповима података које пробавља.
