Pytorch – 机器学习的通用工作流程

如今，人工智能在更大程度上是一种趋势。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面提到的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系。

机器学习

机器学习是一门科学艺术，它使计算机能够按照设计和编程的算法行事。许多研究人员认为机器学习是向人类水平的人工智能迈进的最佳途径。它包括各种类型的模式，如–

• 有监督的学习模式
• 无监督的学习模式

深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，相关算法受到大脑结构和功能的启发，被称为人工神经网络。

通过监督学习或从标记的数据和算法中学习，深度学习已经获得了很大的重要性。深度学习中的每个算法都要经过相同的过程。它包括输入的非线性转换的层次，并用于创建一个统计模型作为输出。

机器学习过程是通过以下步骤定义的

• 识别相关的数据集，并为分析做准备。
• 选择要使用的算法类型。
• 根据所使用的算法建立一个分析模型。
• 在测试数据集上训练模型，根据需要进行修改。
• 运行模型以产生测试分数。