機器學習通用工作流程

如今，人工智慧在很大程度上成為了一種趨勢。機器學習和深度學習構成了人工智慧。下面提到的韋恩圖解釋了機器學習和深度學習之間的關係。

機器學習

機器學習是一門允許計算機根據設計和程式設計演算法進行操作的科學藝術。許多研究人員認為機器學習是朝著人類水平人工智慧取得進展的最佳途徑。它包括各種型別的模式，例如 -

• 監督學習模式
• 無監督學習模式

深度學習

深度學習是機器學習的一個子領域，其中相關演算法受到稱為人工神經網路的大腦結構和功能的啟發。

深度學習透過監督學習或從標記資料和演算法中學習獲得了很大的重要性。深度學習中的每個演算法都經歷相同的過程。它包括輸入的非線性轉換層次結構，並用於建立作為輸出的統計模型。

機器學習過程使用以下步驟定義 -

• 識別相關資料集並將其準備進行分析。
• 選擇要使用的演算法型別。
• 基於所使用的演算法構建分析模型。
• 在測試資料集上訓練模型，並在需要時對其進行修改。
• 執行模型以生成測試分數。