תאר לעצמך שאתה רוצה שמחשב יוכל לזהות פנים של חבר בתמונה. למידת מכונה תשמש כדי לאמן את המחשב לזהות את התכונות והמאפיינים של הפנים של חברך כדי שיוכל לזהות אותם בתמונות אחרות.
פִּרסוּם
זה נעשה על ידי הזנת המחשב במספר רב של תמונות המסומנות כ"חבר" או "לא חבר", כך שהוא יכול ללמוד להבחין בין ההבדלים בין שתי הקטגוריות.
ללמידת מכונה יש יישומים מעשיים רבים, ממערכות זיהוי דיבור וזיהוי הונאה בעסקאות פיננסיות ועד למכוניות בנהיגה עצמית ודיאגנוסטיקה רפואית. בקיצור, למידת מכונה מאפשרת למכונות "ללמוד" מנתונים ולשפר את דיוק ההחלטות שלהן לאורך זמן.
מקורות שימושיים לטקסט זה כוללים את הספר "Machine Learning: A Probabilistic Perspective" מאת קווין פ. מרפי, אתר Machine Learning Mastery שמתוחזק על ידי ג'ייסון בראונלי, ופרסומים מיוחדים כגון Journal of Machine Learning Research ו-IEEE Transactions on Neural Networks ומערכות למידה.
פִּרסוּם
*הטקסט של מאמר זה נוצר בחלקו על ידי ChatGPT, מודל שפה מבוסס בינה מלאכותית שפותח על ידי OpenAI. רשומות טקסט נוצרו על ידי Curto חדשות ותגובות משוכפלות במלואן בכוונה. התשובות מ ChatGPT נוצרים אוטומטית ואינם מייצגים את דעותיהם של OpenAI או אנשים הקשורים למודל. כל האחריות לתכנים שפורסמו חלה על ידה Curto חדשות.
ראה גם:
