Conceptos básicos de aprendizaje automático, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado

- aprendizaje automático

• El aprendizaje automático es un tema interdisciplinario de múltiples campos, que involucra la teoría de la probabilidad, la estadística, la teoría de la aproximación, el análisis convexo, la teoría de la complejidad de los algoritmos y otras disciplinas. Se especializa en el estudio de cómo las computadoras simulan o implementan comportamientos de aprendizaje humano para adquirir nuevos conocimientos o habilidades, y reorganizar las estructuras de conocimiento existentes para mejorar continuamente su desempeño.
• El aprendizaje automático tiene las siguientes definiciones:
  (1) El aprendizaje automático es una ciencia de la inteligencia artificial. El principal objeto de investigación de este campo es la inteligencia artificial, especialmente cómo mejorar el rendimiento de algoritmos específicos en el aprendizaje experiencial.
  (2) El aprendizaje automático es el estudio de algoritmos informáticos que mejoran automáticamente a través de la experiencia.
  (3) El aprendizaje automático es el uso de datos o experiencias pasadas para optimizar los criterios de rendimiento de los programas informáticos.

- aprendizaje supervisado

• El aprendizaje supervisado es donde enseñamos a las computadoras cómo hacer tareas.
• El proceso de usar un conjunto de muestras de categorías conocidas para ajustar los parámetros del clasificador para lograr el rendimiento requerido también se denomina capacitación supervisada o aprendizaje del maestro.

- Aprendizaje sin supervisión

• En el aprendizaje no supervisado, pretendemos dejar que aprenda por sí mismo.
• En la vida real, a menudo existen tales problemas: falta de suficiente conocimiento previo, por lo que es difícil etiquetar categorías manualmente o el costo del etiquetado manual de categorías es demasiado alto. Naturalmente, queremos que las computadoras hagan este trabajo por nosotros, o al menos que nos brinden alguna ayuda. Resolver varios problemas en el reconocimiento de patrones basados ​​en muestras de entrenamiento con categorías desconocidas (sin etiquetar) se denomina aprendizaje no supervisado.

Contenido de referencia:
Enciclopedia de Baidu,
Curso de aprendizaje automático de Wu Enda,
Notas de aprendizaje automático