【洪小漢】評論

定義[編輯]機器學習有下面幾種定義：機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。機器學習是對能通過經驗自動改進的電腦演算法的研究。機器學習是用資料或以往的經驗，以此最佳化電腦程式的效能標準。一種經常參照的英文定義是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.分類[編輯]機器學習可以分成下面幾種類別：監督學習從給定的訓練資料集中學習出一個函數，當新的資料到來時，可以根據這個函數預測結果。監督學習的訓練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特徵和目標。訓練集中的目標是由人標註的。常見的監督學習演算法包括迴歸分析和統計分類。監督學習和非監督學習的差別就是訓練集目標是否人標註。他們都有訓練集 且都有輸入和輸出無監督學習與監督學習相比，訓練集沒有人為標註的結果。常見的無監督學習演算法有生成對抗網路（GAN）、聚類。半監督學習介於監督學習與無監督學習之間。增強學習機器為了達成目標，隨著環境的變動，而逐步調整其行為，並評估每一個行動之後所到的回饋是正向的或負向的。[1]  來源wiki