컴퓨터가 사진 속 친구의 얼굴을 인식할 수 있기를 원한다고 상상해 보십시오. 기계 학습은 친구의 얼굴 특징과 특성을 식별하여 다른 사진에서 인식할 수 있도록 컴퓨터를 훈련시키는 데 사용됩니다.
널리 알려짐
이는 컴퓨터에 "친구" 또는 "친구가 아닌"이라는 라벨이 붙은 많은 수의 이미지를 입력하여 두 범주 간의 차이점을 구별하는 방법을 학습함으로써 수행됩니다.
머신러닝은 음성 인식 시스템, 금융 거래 사기 탐지부터 자율주행차, 의료 진단에 이르기까지 다양한 실용적인 응용 분야를 갖고 있습니다. 간단히 말해서, 기계 학습을 통해 기계는 데이터로부터 "학습"하고 시간이 지남에 따라 결정의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
이 텍스트의 유용한 출처로는 Kevin P. Murphy의 책 "Machine Learning: A Probabilistic Perspective", Jason Brownlee가 관리하는 Machine Learning Mastery 웹사이트, Journal of Machine Learning Research 및 IEEE Transactions on Neural Networks와 같은 전문 간행물이 있습니다. 및 학습 시스템.
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*이 기사의 텍스트는 다음에서 부분적으로 생성되었습니다. ChatGPT, 에서 개발한 인공지능 기반 언어 모델 OpenAI. 텍스트 항목은 다음에 의해 생성되었습니다. Curto 뉴스와 응답은 의도적으로 전체 내용을 재현했습니다. 의 답변 ChatGPT 자동으로 생성되며 개인의 의견을 대변하지 않습니다. OpenAI 또는 모델과 관련된 사람들. 게시된 콘텐츠에 대한 모든 책임은 Curto 뉴스.
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