Պատկերացրեք, որ ցանկանում եք, որ համակարգիչը կարողանա ճանաչել ընկերոջ դեմքը լուսանկարում: Մեքենայական ուսուցումը կօգտագործվի համակարգչին սովորեցնելու համար բացահայտել ձեր ընկերոջ դեմքի առանձնահատկություններն ու առանձնահատկությունները, որպեսզի այն կարողանա ճանաչել դրանք այլ լուսանկարներում:
ՀՐԱՊԱՐԱԿԱԿԱՆՈՒԹՅՈՒՆ
Դա արվում է համակարգչին «ընկեր» կամ «ոչ ընկեր» պիտակավորված պատկերների մեծ քանակով կերակրելով, որպեսզի նա սովորի տարբերակել երկու կատեգորիաների միջև եղած տարբերությունները:
Մեքենայի ուսուցումն ունի բազմաթիվ գործնական կիրառություններ՝ խոսքի ճանաչման համակարգերից և ֆինանսական գործարքներում խարդախության հայտնաբերումից մինչև ինքնակառավարվող մեքենաներ և բժշկական ախտորոշում: Մի խոսքով, մեքենայական ուսուցումը թույլ է տալիս մեքենաներին «սովորել» տվյալներից և ժամանակի ընթացքում բարելավել իրենց որոշումների ճշգրտությունը:
Այս տեքստի համար օգտակար աղբյուրներից են Քևին Պ. Մերֆիի «Մեքենայական ուսուցում. հավանական հեռանկար» գիրքը, Ջեյսոն Բրաունլիի կողմից վարվող մեքենայական ուսուցման վարպետության կայքը և մասնագիտացված հրապարակումներ, ինչպիսիք են «Machine Learning Research» ամսագիրը և IEEE Transactions on Neural Networks: և Ուսուցման համակարգեր:
ՀՐԱՊԱՐԱԿԱԿԱՆՈՒԹՅՈՒՆ
*Այս հոդվածի տեքստը մասամբ ստեղծվել է ChatGPT, արհեստական ինտելեկտի վրա հիմնված լեզվի մոդել, որը մշակվել է OpenAI. Տեքստային գրառումները ստեղծվել են Curto Նորություններն ու պատասխանները դիտավորյալ ամբողջությամբ վերարտադրվել են: -ից ստացված պատասխանները ChatGPT ինքնաբերաբար ստեղծվում են և չեն ներկայացնում կարծիքները OpenAI կամ մոդելի հետ կապված մարդիկ: Հրապարակված բովանդակության ողջ պատասխանատվությունը կրում է Curto Նորություններ.
Տես նաև.
