Stellen Sie sich vor, Sie möchten, dass ein Computer das Gesicht eines Freundes auf einem Foto erkennt. Durch maschinelles Lernen wird dem Computer beigebracht, die Merkmale und Merkmale des Gesichts Ihres Freundes zu erkennen, damit er sie auf anderen Fotos erkennen kann.
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Dies geschieht, indem dem Computer eine große Anzahl von Bildern zugeführt wird, die als „Freund“ oder „Nicht-Freund“ gekennzeichnet sind, damit er lernen kann, die Unterschiede zwischen den beiden Kategorien zu unterscheiden.
Maschinelles Lernen hat viele praktische Anwendungen, von Spracherkennungssystemen und Betrugserkennung bei Finanztransaktionen bis hin zu selbstfahrenden Autos und medizinischer Diagnostik. Kurz gesagt, maschinelles Lernen ermöglicht es Maschinen, aus Daten zu „lernen“ und die Genauigkeit ihrer Entscheidungen im Laufe der Zeit zu verbessern.
Nützliche Quellen für diesen Text sind das Buch „Machine Learning: A Probabilistic Perspective“ von Kevin P. Murphy, die von Jason Brownlee betriebene Website „Machine Learning Mastery“ und Fachpublikationen wie das Journal of Machine Learning Research und die IEEE Transactions on Neural Networks und Lernsysteme.
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*Der Text dieses Artikels wurde teilweise erstellt von ChatGPT, ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Sprachmodell, entwickelt von OpenAI. Texteinträge wurden erstellt von Curto Nachrichten und Antworten wurden absichtlich vollständig wiedergegeben. Die Antworten von ChatGPT werden automatisch generiert und geben nicht die Meinung von wieder OpenAI oder mit dem Modell verbundene Personen. Die Verantwortung für die veröffentlichten Inhalte liegt allein bei Curto News.
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