Forestil dig, at du vil have en computer til at kunne genkende en vens ansigt på et billede. Maskinlæring ville blive brugt til at træne computeren til at identificere funktionerne og egenskaberne ved din vens ansigt, så den kan genkende dem på andre billeder.
ANNONCER
Dette gøres ved at fodre computeren med et stort antal billeder mærket som "ven" eller "ikke-ven", så den kan lære at skelne forskellene mellem de to kategorier.
Maskinlæring har mange praktiske anvendelser lige fra talegenkendelsessystemer og svindeldetektion i finansielle transaktioner til selvkørende biler og medicinsk diagnostik. Kort sagt giver maskinlæring maskiner mulighed for at "lære" af data og forbedre nøjagtigheden af deres beslutninger over tid.
Nyttige kilder til denne tekst omfatter bogen "Machine Learning: A Probabilistic Perspective" af Kevin P. Murphy, Machine Learning Mastery-webstedet vedligeholdt af Jason Brownlee og specialiserede publikationer såsom Journal of Machine Learning Research og IEEE Transactions on Neural Networks og læringssystemer.
ANNONCER
*Teksten til denne artikel er delvist genereret af ChatGPT, en kunstig intelligens-baseret sprogmodel udviklet af OpenAI. Tekstindtastninger blev oprettet af Curto Nyheder og svar er bevidst gengivet i sin helhed. Svarene fra ChatGPT genereres automatisk og repræsenterer ikke meninger fra OpenAI eller personer tilknyttet modellen. Alt ansvar for publiceret indhold påhviler Curto Nyheder.
Veja também:
