Φανταστείτε ότι θέλετε ένας υπολογιστής να μπορεί να αναγνωρίσει το πρόσωπο ενός φίλου σε μια φωτογραφία. Η μηχανική εκμάθηση θα χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση του υπολογιστή ώστε να αναγνωρίζει τα χαρακτηριστικά και τα χαρακτηριστικά του προσώπου του φίλου σας, ώστε να μπορεί να τα αναγνωρίζει σε άλλες φωτογραφίες.
ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ
Αυτό γίνεται τροφοδοτώντας τον υπολογιστή με μεγάλο αριθμό εικόνων με την ένδειξη "φίλος" ή "μη φίλος", ώστε να μπορεί να μάθει να διακρίνει τις διαφορές μεταξύ των δύο κατηγοριών.
Η μηχανική εκμάθηση έχει πολλές πρακτικές εφαρμογές, από συστήματα αναγνώρισης ομιλίας και ανίχνευση απάτης σε οικονομικές συναλλαγές έως αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και ιατρικά διαγνωστικά. Εν ολίγοις, η μηχανική μάθηση επιτρέπει στις μηχανές να «μάθουν» από δεδομένα και να βελτιώσουν την ακρίβεια των αποφάσεών τους με την πάροδο του χρόνου.
Χρήσιμες πηγές για αυτό το κείμενο περιλαμβάνουν το βιβλίο «Machine Learning: A Probabilistic Perspective» του Kevin P. Murphy, τον ιστότοπο Machine Learning Mastery που διατηρεί ο Jason Brownlee και εξειδικευμένες δημοσιεύσεις όπως το Journal of Machine Learning Research και το IEEE Transactions on Neural Networks και Συστήματα Μάθησης.
ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ
*Το κείμενο αυτού του άρθρου δημιουργήθηκε εν μέρει από ChatGPT, ένα γλωσσικό μοντέλο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη που αναπτύχθηκε από OpenAI. Οι εγγραφές κειμένου δημιουργήθηκαν από Curto Οι ειδήσεις και οι απαντήσεις αναπαράγονται σκόπιμα πλήρως. Οι απαντήσεις από ChatGPT δημιουργούνται αυτόματα και δεν αντιπροσωπεύουν τις απόψεις των OpenAI ή άτομα που σχετίζονται με το μοντέλο. Όλη η ευθύνη για το δημοσιευμένο περιεχόμενο βαρύνει Curto News.
Δείτε επίσης:
