Mikä on ero koneoppimisen ja konekielen välillä?


Vastaus 1:

Määritelmän mukaan: - Koneen tekeminen tekemään asioita, joita he tekevät ilman erillistä ohjelmointia.

Koneoppiminen on osa tietotekniikkaa ja AI: tä. Data Science käsittelee merkityksen purkamista tai ennusteiden tekemistä datasta. Algoritmin tavoitteena on lähtökohtaisesti ennustaa tulos tuntemattoman havainnon perusteella.

Koneoppiminen voidaan jakaa kolmeen tyyppiin: -

  1. Ohjattu oppiminenUnsupected LearningReinforcement Learning

Ohjatussa oppimisessa algoritmi koulutetaan tarjoamalla oikea lähtö joillekin näytteen havainnoille (kutsutaan myös harjoitusjoukkoksi). Sitten algoritmi testataan tuntemattomilla havainnoilla (/ testijoukko). Tavoitteena on oppia ennusteiden tekemisen parametrit.

Jos ohjausta ei käytetä, oikeaa tulostetarraa ei ole. Rypytysalgoritmit kuuluvat ohjaamattoman oppimisen luokkaan. Luokittelemme esineet tiettyyn luokkaan. K-Means-klusterointialgoritmi on esimerkki valvomattomasta oppimisalgoritmista. Jopa valvottuja oppimisalgoritmeja käytetään luokitukseen (nimittäin: - SVM, KNN, Logistic Regression).

Vahvistamisoppiminen yhdistää jonkinlaisen palkkion tiettyjen päätösten tekemiseen. Markovin päätöksentekoprosessit ovat esimerkki tästä. Katso lisätietoja tästä linkistä.

Konekieli: - Tietokoneet ymmärtävät 0: n ja 1: n kielen eli binäärisen numerointijärjestelmän. Tätä kutsutaan myös matalan tason kieleksi. Korkean tason kieliä käytetään tietokoneen ohjelmointiin (nimittäin: - C, JAVA, PYTHON jne.).

Konekieli on siis erilainen koneoppimisesta.

Toivottavasti tämä on jossain määrin antanut sinulle selkeyttä.