Képzelje el, hogy azt szeretné, ha egy számítógép képes lenne felismerni egy barát arcát a fényképen. A gépi tanulást arra használnák, hogy megtanítsák a számítógépet, hogy azonosítsa barátja arcának jellemzőit és jellemzőit, hogy felismerje azokat más fotókon.
HIRDETŐ
Ez úgy történik, hogy nagyszámú „barát” vagy „nem barát” címkével ellátott képet ad a számítógépnek, hogy megtanulja megkülönböztetni a két kategória közötti különbségeket.
A gépi tanulásnak számos gyakorlati alkalmazása van, a beszédfelismerő rendszerektől és a pénzügyi tranzakciók csalásfelderítésétől az önvezető autókig és az orvosi diagnosztikáig. Röviden, a gépi tanulás lehetővé teszi a gépek számára, hogy „tanuljanak” az adatokból, és idővel javítsák döntéseik pontosságát.
A szöveg hasznos forrásai közé tartozik Kevin P. Murphy „Machine Learning: A Probabilistic Perspective” című könyve, a Jason Brownlee által fenntartott Machine Learning Mastery webhely, valamint olyan szakkiadványok, mint a Journal of Machine Learning Research és az IEEE Transactions on Neural Networks. és tanulási rendszerek.
HIRDETŐ
*A cikk szövegét részben generálta ChatGPTáltal kifejlesztett mesterséges intelligencia alapú nyelvi modell OpenAI. A szöveges bejegyzéseket hozta létre Curto A hírek és válaszok szándékosan, teljes terjedelmében reprodukálva. A válaszok a ChatGPT automatikusan generálódnak, és nem képviselik a véleményét OpenAI vagy a modellhez kapcsolódó személyek. A közzétett tartalomért minden felelősség a személyt terheli Curto News.
Lásd még:
