コンピュータが写真の中の友人の顔を認識できるようにしたいと想像してください。機械学習を使用して、コンピュータが友人の顔の特徴や顔の特徴を識別できるように訓練し、他の写真からも認識できるようになります。
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これは、コンピュータが 2 つのカテゴリの違いを区別できるように、「友人」または「非友人」とラベル付けされた多数の画像をコンピュータに供給することによって行われます。
機械学習には、音声認識システムや金融取引における不正行為検出から自動運転車や医療診断に至るまで、多くの実用的な用途があります。つまり、機械学習により、機械はデータから「学習」し、時間の経過とともに意思決定の精度が向上します。
このテキストの有用な情報源には、Kevin P. Murphy 著『Machine Learning: A Probabilistic Perspective』、Jason Brownlee が管理する Machine Learning Mastery Web サイト、Journal of Machine Learning Research や IEEE Transactions on Neural Networks などの専門出版物が含まれます。そして学習システム。
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*この記事のテキストの一部は以下によって作成されました。 ChatGPTによって開発された人工知能ベースの言語モデル。 OpenAI。テキストエントリの作成者 Curto ニュースと反応は意図的に全文転載されています。からの回答 ChatGPT 自動的に生成されるものであり、ユーザーの意見を表すものではありません。 OpenAI またはモデルに関係する人々。公開されたコンテンツに対するすべての責任は、 Curto ニュース。
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