Představte si, že chcete, aby počítač dokázal na fotografii rozpoznat tvář přítele. Strojové učení by se použilo k trénování počítače, aby identifikoval rysy a vlastnosti tváře vašeho přítele, aby je mohl rozpoznat na jiných fotografiích.
PUBLICITA
To se provádí tak, že se do počítače vloží velké množství obrázků označených jako „přítel“ nebo „nepřítel“, aby se mohl naučit rozlišovat rozdíly mezi těmito dvěma kategoriemi.
Strojové učení má mnoho praktických aplikací, od systémů rozpoznávání řeči a odhalování podvodů ve finančních transakcích až po samořídící auta a lékařskou diagnostiku. Stručně řečeno, strojové učení umožňuje strojům „učit se“ z dat a zlepšovat přesnost svých rozhodnutí v průběhu času.
Mezi užitečné zdroje pro tento text patří kniha „Machine Learning: A Probabilistic Perspective“ od Kevina P. Murphyho, webové stránky Machine Learning Mastery spravované Jasonem Brownleem a specializované publikace, jako je Journal of Machine Learning Research a IEEE Transactions on Neural Networks a výukové systémy.
PUBLICITA
*Text tohoto článku byl částečně vytvořen ChatGPT, jazykový model založený na umělé inteligenci vyvinutý společností OpenAI. Textové položky byly vytvořeny uživatelem Curto Zprávy a odpovědi záměrně reprodukovány v plném rozsahu. Odpovědi od ChatGPT jsou automaticky generovány a nepředstavují názory OpenAI nebo osoby spojené s modelem. Veškerá odpovědnost za publikovaný obsah spočívá na Curto Zprávy.
Viz také:
