三大類機器學習:監督式、強化式、非監督式 | 就是愛看書
![三大類機器學習:監督式、強化式、非監督式](https://i.imgur.com/y8QtHep.jpg)
2018年5月25日—監督式學習(Supervisedlearning)是電腦從標籤化(labeled)的資訊中分析模式後做出預測的學習方式。標記過的資料就好比標準答案,電腦在學習的過程 ...
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依訓練資料、產出判別的過程與結果不同,機器學習大致上可以分為三類:監督式學習 (Supervised Learning)、非監督式學習 (Unsupervised Learing) 與增強式學習 (Reinforcement Learning)。
監督式學習 – 一比一對照資訊監督式學習 (Supervised learning) 是電腦從標籤化 (labeled) 的資訊中分析模式後做出預測的學習方式。標記過的資料就好比標準答案,電腦在學習的過程透過對比誤差,一邊修正去達到更精準的預測,這樣的方式讓監督式學習有準確率高的優點。 監督式學習方式需要倚靠大量的事前人工作業,將所有可能的特質標記起來,這過程相當繁複。當範圍擴大、資訊量增加,會更難去對資料標記出所有特徵,所以在面對未知領域時,幾乎是完全無法運作。
圖 01:監督式學習 強化式學習 – 在未知探索與遵從既有知識間取得平衡強化式學習 (Reinforcement Learning) 的特徵是不需給機器任何的資料,讓機器直接從互動中去學習,這是最接近大自然與人類原本的學習方式。 機器透過環境的正向、負向回饋 (positive / negative reward),從中自我學習,並逐步形成對回饋 刺激 (stimulus) 的預期,做出越來越有效率達成目標的行動 (action),這個訓練過程的目標是獲取最大利益。
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