PyTorch 机器学习的通用工作流程

如今，人工智能在更大程度上成为趋势。机器学习和深度学习构成人工智能。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，它允许计算机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人工智能迈进的最佳方式。它包括各种类型的模式，如：

• 监督学习模式
• 无监督学习模式

深度学习

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

通过监督学习或从标记数据和算法中学习，深度学习变得非常重要。深度学习中的每个算法都经过相同的过程。它包括输入的非线性变换层次结构，并用于创建统计模型作为输出。

机器学习过程定义如下：

• 识别相关数据集并为分析做好准备。
• 选择要使用的算法类型。
• 根据使用的算法构建分析模型。
• 在测试数据集上训练模型，并根据需要对其进行修改。
• 运行模型以生成测试分数。