جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني خوارزمية التعلم؟
خوارزمية التعلم هي خوارزمية تستخدم في التعلم الآلي لمساعدة التكنولوجيا على تقليد عملية التعلم البشري. إلى جانب تقنيات مثل الشبكات العصبية ، تقوم خوارزميات التعلم بإنشاء برامج تعليمية متطورة ومشتركة.
Techopedia يشرح خوارزمية التعلم
الانحدار المنطقي ، الانحدار الخطي ، أشجار القرار والغابات العشوائية كلها أمثلة على خوارزميات التعلم. تتضمن الخوارزميات مثل "أقرب جار" الطرق التي تستخدم بها هذه الخوارزميات للتأثير على صنع القرار والتعلم في برامج التعلم الآلي. بشكل عام ، ما تشترك فيه كل هذه الخوارزميات هو قدرتها على الاستقراء من بيانات الاختبار أو التدريب لعمل إسقاطات أو بناء نماذج في العالم الحقيقي. فكر في هذه الخوارزميات كأدوات "لجمع نقاط البيانات معًا" من كتلة بيانات خام أو خلفية غير مسماة نسبيًا.
عندما تكون خوارزميات التعلم مفيدة في كل من تعلم الآلة الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، يتم استخدامها بطرق مختلفة في كل نوع من أنواع الانضباط. يستفيد التعلم الآلي الخاضع للإشراف من امتلاك البيانات المعزولة والمعزولة بالفعل ، وبالتالي فإن خوارزميات التعلم المستخدمة ستكون مختلفة من بعض النواحي. خلاصة القول هي أن المهندسين قاموا بتجميع خوارزميات التعلم هذه كوحدات أساسية لتقنية أو برنامج معين يسعى إلى فهم المزيد عن مجموعات البيانات التي يهضمها.
