In Wikipedia fand ich, dass maschinelles Lernen eine istTeilbereich der Neuronalen Netze Wissenschaft. Bedeutet dies, dass die Arbeit mit maschinellem Lernen selbst bedeutet, mit neuronalen Netzen zu arbeiten oder nicht? Was ist besser für Mustererkennungsaufgaben in Bezug auf Effizienz und Komplexität zu verwenden?
Antworten:
3 für die Antwort № 1Maschinelles Lernen gehört zum neuronalen Netzwerk? Ich wäre überrascht, weil maschinelles Lernen Dutzende von Techniken beinhaltet, die nichts mit neuronalen Netzwerken zu tun haben. Es ist wahrscheinlich umgekehrt.
Der genaue Mustererkennungsalgorithmus hängt von Ihrer Anforderung und Ihrem Datensatz ab. Es gibt "re viele solche Algorithmen, zum Beispiel SVM, lineare Modellefür die Klassifizierung, HMM, PCA usw. Beachten Sie, dass die Phase "Mustererkennung" ein sehr allgemeiner Begriff ist, es gibt keinen Algorithmus, der immer funktioniert. Alles hängt davon ab, welche Muster Sie suchen und welche Annahmen Sie treffen können.
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