Обучение на основе искусственного интеллекта (ИИ) — это процесс, с помощью которого системы ИИ приобретают знания и навыки, корректируя свою производительность на основе предыдущего опыта. Существует три основных типа обучения ИИ:
Контролируемое обучение:
В этом типе обучения алгоритм обучается на размеченном наборе данных, что означает, что каждый пример входных данных связан с желаемым выходом. Цель состоит в том, чтобы модель научилась правильно сопоставлять входные данные с выходными. Это часто используется в таких задачах, как классификация и регрессия.
Обучение без учителя:
При неконтролируемом обучении алгоритму передаются данные, с которыми не связаны метки. Система пытается найти внутренние закономерности, структуры или связи в данных. Группировка (кластеризация) и уменьшение размерности являются распространенными примерами задач без учителя.
Aprendizagem por Reforço:
Nesse tipo de aprendizagem, o sistema (agente) aprende a tomar decisões consistentes interagindo com o ambiente. O agente recebe recompensas ou penalidades com base nas ações que toma, e o objetivo é aprender políticas que maximizem as recompensas ao longo do tempo. Isso é comumente aplicado em jogos, robótica e otimização de sistemas dinâmicos.
Обучение ИИ часто включает в себя использование алгоритмов машинного обучения, таких как нейронные сети, деревья решений, машины опорных векторов (SVM) и многое другое. Искусственный интеллект также выигрывает от глубокого обучения, которое использует архитектуры глубоких нейронных сетей для изучения сложных представлений данных.
Кроме того, стоит отметить, что обучение ИИ — это постоянно развивающаяся область с регулярными исследованиями и достижениями. Практика машинного обучения и искусственного интеллекта включает в себя эксперименты, настройку параметров и глубокое понимание данных и конкретной области, в которой они применяются.
