কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: সংশোধিত সংস্করণের মধ্যে পার্থক্য

মেশিনের শিক্ষণ হল এআই গবেষণার একটি মৌলিক ধারণা যা প্রতিষ্ঠার পরেপর থেকে কম্পিউটার অ্যালগরিদম অধ্যয়ন যা অভিজ্ঞতার মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে উন্নতি করতে সক্ষম।

অপর্যাপ্ত শিক্ষণ হচ্ছে ইনপুটের মধ্যে নিদর্শন খুঁজে বের করার ক্ষমতা। তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষণে ক্লাসিফিকেশন এবং সংখ্যাসূচক রিগ্রেশন উভয়ই অন্তর্ভুক্ত। শ্রেণিবিন্যাসের মাধ্যমে কোন বিভাগের মধ্যে কিছু অন্তর্গত তা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা হয়। রিগ্রেশন একটি ফাংশন তৈরি করার প্রচেষ্টা যা ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে সম্পর্ক বর্ণনা করে এবং পূর্বাভাস দেয় কিভাবে ইনপুট পরিবর্তনের ফলে আউটপুটগুলি পরিবর্তন করা উচিত। রক্ষণাবেক্ষণ শেখার মধ্যে এজেন্ট ভাল প্রতিক্রিয়ার জন্য পুরস্কৃত করা হয় এবং খারাপ প্রতিক্রিয়ার জন্য শাস্তি দেয়া হয়। এজেন্ট তার পুরস্কার এবং শাস্তি এই অনুক্রম ব্যবহার করে একটি কৌশল গঠন করে তার সমস্যার স্থানে। ইউটিলিটিইউটিলিটির মত ধারণাগুলি ব্যবহার করে এই তিন ধরনের শেখার সিদ্ধান্ত তত্ত্বের ভিত্তিতে বিশ্লেষণ করা যায়। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির গাণিতিক বিশ্লেষণ এবং তাদের পারফরম্যান্স কম্পিউটেশনাল লার্নিং থিওরি নামে পরিচিত যা তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শাখা।