برای فرآیندها استفاده می شودیک الماسالماسبرای آموزش الگوریتم وفلوچارت تصمیم گیری استفاده می شودک فلشفلش هاجهت گام ها/اقدامات را نشان دهیدمعلم از دانش‌آموزان می‌خواهد که ویدیوی «الگوریتم‌ها چیست؟» را دوباره تماشا کنند و یک نمودار جریان برای نشان دادن الگوریتم ساخت ساندویچ گیاهی ایجاد کنند.
دانش آموزان ممکن است از ابزارهای آنلاین مانند Grapholite یا draw.io برای ایجاد نمودارهای جریانی از الگوریتم های خود استفاده کنند.دانش آموزان نمودارهای جریان خود را به اشتراک می گذارند و بازخورد خود را در مورد:توالی مراحلاستفاده صحیح از نمادها
دانش‌آموزان همچنین می‌توانند نمودارهای جریان ایجاد شده را با انجام یا اجرای مراحل برای تعیین اینکه آیا عناصری گم شده‌اند یا نیاز به اصلاح دارند، آزمایش کنند.دانش آموزان در پاسخ به بازخورد، نمودارهای جریان خود را اصلاح می کنند.
همانطور که دانش‌آموزان با ارائه الگوریتم‌ها آموزش الگوریتم وفلوچارت به‌عنوان نمودارهای جریان بیشتر آشنا می‌شوند، می‌توان آنها را تشویق کرد که مجموعه‌ای از مراحل درگیر در سایر مسائل پیچیده‌تر دنیای واقعی را نشان دهند، مانند:
برنامه ریزی یک دست رباتیک برای برداشتن یک شیطراحی و پیاده سازی پادکست.
ایجاد نمودارهای جریان همچنین می تواند برای ارزیابی راه حل های دیجیتال استفاده شود. هنگامی که دانش‌آموزان با یک راه‌حل دیجیتال درگیر می‌شوند و آن را کشف می‌کنند (مثلاً پیمایش یک وب‌سایت، مانند نقشه تعاملی تونل مترو)، یک نمودار جریان ایجاد می‌کنند تا الگوریتم‌هایی را که در پشت رابط عمل می‌کنند، ترسیم کنند.
ویدئوی سواد در عمل: فناوری ها - استفاده از نمودار جریان برای ایجاد کدها
در این ویدئو، معلم از کلاس خود برای تهیه فهرستی از دستورالعمل ها و ایجاد فلوچارت پشتیبانی می کند. این ویدیو بخش کوچکی از درس را نشان می دهد که بر اصطلاحات مورد نیاز دانش آموزان برای درک فلوچارت ها و شبه کدها آموزش الگوریتم وفلوچارت تمرکز دارد. یادگیری ماشینی قرار است مدیریت سرمایه گذاری را متحول کند.
با این حال، بسیاری از متخصصان سرمایه گذاری هنوز در حال ایجاد درک خود از نحوه عملکرد یادگیری ماشین و نحوه به کارگیری آن هستند. با در نظر گرفتن این موضوع، آنچه در ادامه می‌آید آغازگر ایرانیان سایبر روش‌های آموزش یادگیری ماشین و فلوچارت تصمیم‌گیری یادگیری ماشین با پاورقی‌های توضیحی است که می‌تواند به تعیین نوع رویکرد بر اساس هدف نهایی کمک کند.
دکمه اشتراکروش های آموزش یادگیری ماشین1. یادگیری گروهی
مهم نیست که چقدر با دقت انتخاب شده است، هر الگوریتم یادگیری ماشین دارای میزان خطای مشخصی خواهد بود و مستعد پیش بینی های پر سر و صدا خواهد بود. یادگیری گروهی با ترکیب آموزش الگوریتم وفلوچارت پیش‌بینی‌های الگوریتم‌های مختلف و میانگین‌گیری نتایج، این نقص‌ها را برطرف می‌کند.
این امر نویز را کاهش می دهد و در نتیجه پیش بینی های دقیق و پایدار تری نسبت به بهترین مدل منفرد ایجاد می کند. در واقع، راه‌حل‌های یادگیری گروهی در طول سال‌ها برنده بسیاری از مسابقات یادگیری ماشینی معتبر شده‌اند.
یادگیری گروهی یادگیرندگان ناهمگن یا همگن را جمع می کند. یادگیرندگان ناهمگن انواع مختلفی از الگوریتم ها هستند که با یک طبقه بندی رأی گیری ترکیب می شوند. در مقابل، یادگیرندگان همگن ترکیبی از یک الگوریتم هستند که از داده های آموزشی متفاوتی بر اساس تکنیک بوت استرپ جمع آوری یا بسته بندی استفاده می کنند.
2. یادگیری تقویتی
از آنجایی که برنامه های واقعیت مجازی شبیه به محیط های دنیای واقعی می شوند، رویکردهای یادگیری ماشینی آزمون و خطا ممکن است در بازارهای مالی اعمال شود. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با تعامل بین خود و همچنین از داده‌های تولید شده توسط همان الگوریتم، بینش‌ها را تقلید می‌کنند. آنها همچنین از شبکه های عصبی عمیق نظارت شده یا بدون نظارت (DNN) در یادگیری عمیق (DL) استفاده می کنند.
هنگامی که برنامه AlphaGo DeepMind در بازی باستانی Go در سال 2017 قهرمان جهان را شکست داد، یادگیری تقویتی خبرساز شد. الگوریتم AlphaGo دارای عاملی است که برای اجرای اقداماتی طراحی شده الگوریتم وفلوچارت است که در طول زمان پاداش را به حداکثر می رساند و در عین حال محدودیت های محیط خود را نیز در نظر می گیرد.