Kazalo:
Video: Za kaj lahko uporabimo strojno učenje?
2024 Avtor: Lynn Donovan | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-15 23:53
Tukaj delimo nekaj primerov strojnega učenja, ki jih uporabljamo vsak dan in morda nimamo pojma, da jih poganja ML
- Virtualni osebni pomočniki.
- Napovedi med vožnjo.
- Video nadzor.
- Storitve družbenih medijev.
- Filtriranje neželene e-pošte in zlonamerne programske opreme.
- Spletna podpora strankam.
- Izboljšanje rezultatov iskalnika.
Poleg tega, za kaj lahko uporabite strojno učenje?
S strojnim učenjem lahko naredite naslednje:
- Prepoznavanje slike, besedila, videa.
- Izboljšajte kibernetsko varnost (spletni algoritmi za odkrivanje goljufij, zlonamerne programske opreme, pranja denarja, analize spletnega prometa, kibernetskih zločinov)
- Boljša storitev za stranke (IVR)
- Boljše zdravstvene ustanove (odkrivanje in preprečevanje sladkorne bolezni)
Podobno, kaj je strojno učenje in zakaj ga potrebujemo? Strojno učenje je potrebno za naloge, ki so preveč zapletene, da bi jih ljudje lahko neposredno kodirali. Nekatere naloge so tako zapletene, da je nepraktično, če ne celo nemogoče, da bi ljudje eksplicitno izdelali vse nianse in jih kodirali.
Kasneje se lahko vprašamo tudi, kakšne so prednosti strojnega učenja?
8 najboljših poslovnih prednosti strojnega učenja
- Poenostavlja trženje izdelkov in pomaga pri natančnih prodajnih napovedih.
- Omogoča natančne medicinske napovedi in diagnoze.
- Poenostavi dolgotrajno dokumentacijo pri vnosu podatkov.
- Izboljša natančnost finančnih pravil in modelov.
- Enostavno zaznavanje neželene pošte.
Kakšna je uporaba ML?
Strojno učenje ( ML ) je znanstvena študija algoritmov in statističnih modelov, ki jih računalniški sistemi uporaba izvesti določeno nalogo brez uporabe izrecnih navodil, namesto tega se zanaša na vzorce in sklepanje. Šteje se kot podskupina umetne inteligence.
Priporočena:
Kaj je strojno učenje s Pythonom?
Uvod v strojno učenje z uporabo Pythona. Strojno učenje je vrsta umetne inteligence (AI), ki omogoča računalnikom možnost učenja, ne da bi bili izrecno programirani. Strojno učenje se osredotoča na razvoj računalniških programov, ki se lahko spremenijo, ko so izpostavljeni novim podatkom
Kaj se moram naučiti za strojno učenje?
Bolje bi bilo, če bi se podrobneje naučili več o naslednji temi, preden se začnete učiti strojnega učenja. Teorija verjetnosti. Linearna algebra. Teorija grafov. Teorija optimizacije. Bayesove metode. Računica. Multivariatni račun. In programski jeziki in baze podatkov, kot so:
Kaj je strojno učenje v umetni inteligenci?
Strojno učenje (ML) je veja znanosti, ki je namenjena preučevanju algoritmov in statističnih modelov, ki jih računalniški sistemi uporabljajo za izvajanje določene naloge brez uporabe eksplicitnih navodil, namesto tega se zanašajo na vzorce in sklepe. Nanj gledajo kot na podmnožico umetne inteligence
Katera storitev Azure lahko zagotovi analizo velikih podatkov za strojno učenje?
Opis učne poti Microsoft Azure ponuja robustne storitve za analizo velikih podatkov. Eden najučinkovitejših načinov je, da svoje podatke shranite v Azure Data Lake Storage Gen2 in jih nato obdelate z uporabo Spark na Azure Databricks. Azure Stream Analytics (ASA) je Microsoftova storitev za analitiko podatkov v realnem času
Ali lahko uporabljamo Javo za strojno učenje?
Java ni vodilni programski jezik na tej domeni, vendar lahko s pomočjo odprtokodnih knjižnic tretjih oseb vsak razvijalec java implementira MachineLearning in se poda v znanost o podatkih. Pojdimo naprej, si oglejmo najbolj priljubljene knjižnice, ki se uporabljajo za strojno učenje v Javi