Laste ned presentasjonen
Presentasjon lastes. Vennligst vent
1
Maskin Læring Litt generelt Hva er maskin læring?
Noen eksempler gjennom tidene Hvor er vi nå, hva bringer fremtiden? Spinn-off produkter Maskin læring er et AI område fordi: Marius sier det er det, vel. Så dessåmeg!
2
Maskin Læring "Find a bug in a program, and fix it, and the program will work today. Show the program how to find and fix a bug, and the program will work forever." Oliver G. Selfridge
3
Noen forskjellige innfallsvinkler til maskinlæring
Automatiske beregningsprosedyrer Beslutnings-tre Generiske algoritmer og induktive logiske prosedyrer (ILP) Maskinlæring må kunne simulere menneskets forstand Herb Simon gav oss denne definisjonen til maskinlæring: ”Å lære betyr forandringer i systemet som tilpasser seg selv på den måten at de får systemet til å gjøre oppgaven trukket fra den samme populasjonen mer effektivt neste gang.” Forutse fremtiden Typer maskinlæring Overvåket læring: Clustering (klaser): Reinforcement learning (forsterkningslære:
4
Hva er den beste typen? Å lære en funksjon: 3 Hovedaspekter
Uttalelse: fra bokstaver til lyder. Lese håndskrevne bokstaver: finne en funksjon som benytter en samling piksler og omgjør til bokstaver. Finne en diagnose: analysere prøver fra pasient, finne riktig diagnose. 3 Hovedaspekter
5
3 Hovedaspekter - Siden dette har skjedd før er det mest naturlig å tippe (basert på en eller flere tidligere hendelser) at hun kjører.
6
3 Hovedaspekter - Siden hun har gått 5 av 7 ganger i dette tilfelle er det mest sannsynlig at hun vil gå.
7
3 Hovedaspekter Denne er ikke lett! Her er det ikke et opplagt riktig svar og man har følgende opplysninger å gå ut fra: Hun kommer til å gå fordi det regner i dag og den eneste andre gangen det regnet gikk hun. Hun kommer til å kjøre fordi hun alltid har kjørt på mandager. Hun kommer til å gå fordi hun bare kjører hvis hun har formelle klær eller hvis temperaturen er over 90 eller under 20.
8
Læreprosess innen maskinlæring:
9
Beslutningstre Beslutningstre er en mye brukt maskinlærings-algoritme
Sorterer noder i en trestruktur Nodene representerer attributter Verdiene bestemmer hvilken forgrening De ytterste bladene på treet vil inneholde klassifiseringsdata
10
Læringsalgoritmen Flere ulike algoritmer for å bygge ett beslutningstre. Den grunnleggende algoritmen heter ID3.
Liknende presentasjoner
© 2024 SlidePlayer.no Inc.
All rights reserved.