Definice strojového učení potravin

Základní koncept potravinářský stroj Učení ve vědě o údajích zahrnuje použití metod statistického učení a optimalizace, které umožňují počítačům analyzovat datové sady a identifikovat vzorce (zobrazení vizuálního strojového učení prostřednictvím externího odkazu R2D3). Techniky strojového učení využívají těžbu dat k identifikaci historických trendů a informují budoucí modely.

Typický algoritmus strojového učení pod dohledem se skládá ze (zhruba) tří komponent:

Proces rozhodování: Recept výpočtů nebo jiných kroků, které přijímat data, a vrací „odhad“ podle druhu vzoru v datech, které váš algoritmus hledá.
Chybová funkce: Metoda měření toho, jak dobrý byl odhad, byl porovnáním se známými příklady (když jsou k dispozici). Získal to proces rozhodování správně? Pokud ne, jak kvantifikujete „jak špatné“ byla slečna?
Proces aktualizace nebo optimalizace: kde se algoritmus dívá na slečnu a poté aktualizuje, jak se rozhodovací proces přichází k konečnému rozhodnutí, aby příště Miss nebude tak velká.
Například, pokud stavíte doporučující film, proces rozhodování vašeho algoritmu by se mohl podívat na to, jak podobný je daný film, který jste sledovali, a přijít s váhovým systémem pro různé funkce.

Během tréninkového procesu prochází algoritmus filmy, které jste sledovali, a váží různé vlastnosti. Je to sci-fi film? Je to vtipné? Algoritmus pak vyzkouší, zda nakonec doporučuje filmy, které jste vy (nebo lidé jako vy) skutečně sledovali. Pokud to napraví správně, váhy, které použila, zůstávají stejné; Pokud se to dostane do špatného filmu, váhy, které vedly k nesprávnému rozhodnutí, se zmítly, takže tento druh chyby znovu neudělá.

Protože algoritmus strojového učení aktualizuje autonomně, analytická přesnost se s každým během zlepšuje, protože se učí z dat, která analyzuje. Tato iterativní povaha učení je jedinečná a cenná, protože se vyskytuje bez lidského zásahu - poskytuje schopnost odhalit skryté poznatky, aniž by k tomu bylo specificky naprogramováno.

Pokud máte zájem o naše výrobky, vítejte na návštěvě / .