有监督和无监督和强化学习是目前开发深度学习算法的主要方式
情能自控
精选回答
之所以称为有监督的,是因为 AI 模型被赋予了一整套问题(例如图像)及其解决方案(例如它们相关的标签或描述),并被指示找到输入和输出之间的正确映射。监督学习用于计算机视觉和语音识别等领域。
无监督学习是另一种深度学习模型,用于解决您拥有大量数据但没有相应输出将它们映射到的问题。在这种情况下,深度学习算法必须仔细阅读训练数据并找到有用的模式,否则这些模式需要大量的人力。
例如,深度学习算法可以通过 10 年的销售数据,为您提供销售预测或如何调整商品价格以实现销售最大化的建议。这些被称为预测性和规范性分析,在天气预报和内容推荐等许多领域都很有用。
强化学习是另一种深度学习模型训练,被许多人视为“人工智能的圣杯”(即基于我们现在所知道的)。在强化学习中,为 AI 模型提供了问题域的基本规则,并在没有人类监督或数据的情况下自行发展其行为。深度学习模型通过反复试验逐步学习如何掌握领域。
强化学习是开发AI 模型的主要方法之一,这些模型掌握了国际象棋、围棋、扑克以及最近的星际争霸 II等著名游戏。科学家们还使用强化学习来开发能够自学处理物体的机器人手,这是人工智能行业面临的非常严峻的挑战之一。尽管人工智能是一个非常令人兴奋的领域,但强化学习具有非常明显的局限性,并且在计算资源方面的要求非常高。虽然它在实验室中取得了非常有趣的成就,但强化学习在现实世界的应用中显示出有限的用途。
恨不能遗忘 2023-08-18 13:27:38
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