Представете си, че искате компютър да може да разпознае лицето на приятел на снимка. Машинното обучение ще се използва за обучение на компютъра да идентифицира чертите и характеристиките на лицето на вашия приятел, така че да може да ги разпознае в други снимки.
ПУБЛИЧНОСТ
Това става чрез захранване на компютъра с голям брой изображения, означени като „приятел“ или „неприятел“, така че да може да се научи да различава разликите между двете категории.
Машинното обучение има много практически приложения, от системи за разпознаване на реч и откриване на измами във финансови транзакции до самоуправляващи се автомобили и медицинска диагностика. Накратко, машинното обучение позволява на машините да се „учат“ от данни и да подобряват точността на своите решения с течение на времето.
Полезни източници за този текст включват книгата „Machine Learning: A Probabilistic Perspective“ от Kevin P. Murphy, уебсайта Machine Learning Mastery, поддържан от Jason Brownlee, и специализирани публикации като Journal of Machine Learning Research и IEEE Transactions on Neural Networks и системи за обучение.
ПУБЛИЧНОСТ
*Текстът на тази статия е частично генериран от ChatGPT, базиран на изкуствен интелект езиков модел, разработен от OpenAI. Текстовите записи са създадени от Curto Новините и отговорите са умишлено възпроизведени изцяло. Отговорите от ChatGPT се генерират автоматично и не представляват мнението на OpenAI или хора, свързани с модела. Цялата отговорност за публикуваното съдържание се носи от Curto News.
Вижте също:
