कल्पना कीजिए कि आप चाहते हैं कि एक कंप्यूटर किसी फोटो में किसी मित्र का चेहरा पहचानने में सक्षम हो। आपके मित्र के चेहरे की विशेषताओं और विशेषताओं की पहचान करने के लिए कंप्यूटर को प्रशिक्षित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाएगा ताकि वह उन्हें अन्य तस्वीरों में पहचान सके।
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यह कंप्यूटर को "मित्र" या "गैर-मित्र" के रूप में लेबल की गई बड़ी संख्या में छवियों को फीड करके किया जाता है ताकि वह दो श्रेणियों के बीच अंतर करना सीख सके।
मशीन लर्निंग में भाषण पहचान प्रणाली और वित्तीय लेनदेन में धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर सेल्फ-ड्राइविंग कारों और मेडिकल डायग्नोस्टिक्स तक कई व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं। संक्षेप में, मशीन लर्निंग मशीनों को डेटा से "सीखने" और समय के साथ अपने निर्णयों की सटीकता में सुधार करने की अनुमति देती है।
इस पाठ के उपयोगी स्रोतों में केविन पी. मर्फी की पुस्तक "मशीन लर्निंग: ए प्रोबेबिलिस्टिक पर्सपेक्टिव", जेसन ब्राउनली द्वारा संचालित मशीन लर्निंग मास्टरी वेबसाइट और जर्नल ऑफ मशीन लर्निंग रिसर्च और न्यूरल नेटवर्क्स पर आईईईई ट्रांजेक्शन जैसे विशेष प्रकाशन शामिल हैं। और शिक्षण प्रणाली.
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*इस लेख का पाठ आंशिक रूप से किसके द्वारा तैयार किया गया था? ChatGPTद्वारा विकसित एक कृत्रिम बुद्धि-आधारित भाषा मॉडल OpenAI. पाठ प्रविष्टियाँ किसके द्वारा बनाई गई थीं? Curto समाचार और प्रतिक्रियाएँ जानबूझकर पूर्ण रूप से पुन: प्रस्तुत की गईं। से उत्तर ChatGPT स्वचालित रूप से उत्पन्न होते हैं और किसी की राय का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं OpenAI या मॉडल से जुड़े लोग. प्रकाशित सामग्री की सारी जिम्मेदारी आपकी होगी Curto समाचार.
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