Učení stroje

Učení stroje oblast umělé inteligence zahrnuje rozvinutí technik dovolit počítačům “se učit”. Více specificky, učení stroje je metoda pro vytvářet počítačové programy analýzou souborů dat, poněkud než intuice inženýrů.

Učení stroje algoritmy jsou organizovány do taxonomie, založený na žádaném výsledku algoritmu. Obyčejné algoritmické typy obsahují:

• kontrolované učení -- - kde algoritmus tvoří funkci, která mapuje vstupy k požadovaným výstupům.
• unsupervised učení -- - kde algoritmus tvoří model pro soubor vstupů.
• učení zesílení -- - kde algoritmus se učí politiku jak jednat daný pozorování světa.
• učit se učit se -- - kde algoritmus se učí jeho vlastnit indukční zaujatost založený na předchozí zkušenosti.

Analýza strojových učících algoritmů je odvětví statistik známé jako teorie učení.

Bibliografie

• Mitchell, T. (1997). Učení stroje, Mcgraw kopec. ISBN 0070428077