Tenk deg at du vil at en datamaskin skal kunne gjenkjenne en venns ansikt på et bilde. Maskinlæring vil bli brukt til å trene datamaskinen til å identifisere funksjonene og egenskapene til vennens ansikt slik at den kan gjenkjenne dem i andre bilder.
REKLAME
Dette gjøres ved å mate datamaskinen med et stort antall bilder merket som "venn" eller "ikke-venn", slik at den kan lære å skille forskjellene mellom de to kategoriene.
Maskinlæring har mange praktiske anvendelser, fra talegjenkjenningssystemer og svindeldeteksjon i økonomiske transaksjoner til selvkjørende biler og medisinsk diagnostikk. Kort sagt, maskinlæring lar maskiner «lære» av data og forbedre nøyaktigheten av beslutningene sine over tid.
Nyttige kilder for denne teksten inkluderer boken "Machine Learning: A Probabilistic Perspective" av Kevin P. Murphy, nettstedet Machine Learning Mastery vedlikeholdt av Jason Brownlee, og spesialiserte publikasjoner som Journal of Machine Learning Research og IEEE Transactions on Neural Networks og læringssystemer.
REKLAME
*Teksten til denne artikkelen ble delvis generert av ChatGPT, en kunstig intelligens-basert språkmodell utviklet av OpenAI. Tekstoppføringer ble opprettet av Curto Nyheter og svar gjengitt i sin helhet. Svarene fra ChatGPT genereres automatisk og representerer ikke meningene til OpenAI eller personer tilknyttet modellen. Alt ansvar for publisert innhold påhviler Curto Nyheter.
Veja também:
