مفاهيم عامة حول تعلم الآلة ..(1)
كمال صواديح | SOUADIH Kamal
25/07/2022 القراءات: 458
يمكن تقسيم خوارزميات التعلم الآلي إلى 5 فئات عامة:
1- التعلم تحت الإشراف (التعلم المشرف):
مجموعة من الطرق و الأساليب التي تهدف إلى تعلم كيفية عمل التنبؤات ، من قائمة الأمثلة المصنفة ، أي مصحوبة بالقيمة التي يمكن توقعها. تعمل الملصقات بمثابة "مدرس" وتشرف على تعليم الخوارزمية.
2- التعلم بدون إشراف :
في هذا النوع من التعلم لا يتم تصنيف البيانات.اي يتعلق الأمر بنمذجة الملاحظات لفهمها بشكل أفضل. انها مسألة تعلم وظيفة على اساس ملاحضات للوصول للنتائج المرغوب فيها.
3- التعلم نصف خاضع للاشراف :
تجمع هذه الطرق بين كمية صغيرة من البيانات ذات العلامات وكمية كبيرة من البيانات غير المسماة أثناء التدريب. يقع التعلم شبه الخاضع للإشراف بين التعلم غير الخاضع للإشراف (بدون بيانات التدريب المسمى) والتعلم الخاضع للإشراف (مع بيانات التدريب المسمى فقط). هذه حالة خاصة من ضعف الإشراف.
4- التعلم المعزز:
تم تصميم هذه الفئة من الخوارزميات بحيث توجد مكافأة أو عقوبة مرتبطة بتسلسل القرارات التي تتخذها الخوارزمية. تساعد المكافأة أو العقوبة الخوارزمية على تعلم مجموعة القرارات التي تحتاجها لتحقيق هدف محدد. الهدف من هذا النوع هو السماح للعامل (آلة أو روبوت إلخ) بالتعلم من خلال تفاعله مع بيئته والاستفادة من التجارب السابقة لتحسين أدائه وتقليل أخطائه. وفقًا لخوارزمية محددة [Mehalli Nassim. Mise en oeuvre de l’apprentissage automatique pour l’évaluation
des positions échiquéennes. PhD thesis, Université Mouloud Mammeri, 2019. ].
5- التعلم بالنقل :
يعتمد التعلم بالنقل على فكرة بسيطة تتمثل في إعادة استخدام المعرفة المكتسبة في التكوينات (المصادر) الأخرى لحل مشكلة معينة (الهدف). يركز الأخير على تخزين المعرفة المكتسبة أثناء حل مشكلة ما وتطبيقها على مشاكل مختلفة ولكنها ذات صلة. [Ouestet al (2007). "عرض بحث الربيع: أساس نظري للتحويل الاستقرائي". جامعة بريغهام يونغ ، كلية العلوم الفيزيائية والرياضية. مؤرشفة من الأصلي في 2007-08-01.].
تعلم الآلة التعلم المشرف التعلم بدون إشراف التعلم المعزز
يجب تسجيل الدخول للمشاركة في اثراء الموضوع