Wyobraź sobie, że chcesz, aby komputer był w stanie rozpoznać twarz znajomego na zdjęciu. Uczenie maszynowe zostanie wykorzystane do nauczenia komputera rozpoznawania cech i cech twarzy znajomego, aby mógł go rozpoznać na innych zdjęciach.
PUBLICIDADA
Odbywa się to poprzez dostarczenie komputerowi dużej liczby obrazów oznaczonych jako „znajomy” lub „nie-przyjaciel”, aby mógł nauczyć się rozróżniać różnice między tymi dwiema kategoriami.
Uczenie maszynowe ma wiele praktycznych zastosowań, od systemów rozpoznawania mowy i wykrywania oszustw w transakcjach finansowych po samochody autonomiczne i diagnostykę medyczną. Krótko mówiąc, uczenie maszynowe pozwala maszynom „uczyć się” na podstawie danych i z czasem poprawiać dokładność swoich decyzji.
Przydatne źródła tego tekstu obejmują książkę „Machine Learning: A Probabilistic Perspective” autorstwa Kevina P. Murphy’ego, witrynę internetową Machine Learning Mastery prowadzoną przez Jasona Brownlee oraz specjalistyczne publikacje, takie jak Journal of Machine Learning Research i IEEE Transactions on Neural Networks i Systemy Uczenia się.
PUBLICIDADA
*Tekst tego artykułu został częściowo wygenerowany przez ChatGPT, model językowy oparty na sztucznej inteligencji opracowany przez OpenAI. Wpisy tekstowe zostały utworzone przez Curto Wiadomości i odpowiedzi celowo powielone w całości. Odpowiedzi z ChatGPT są generowane automatycznie i nie reprezentują opinii OpenAI lub osoby powiązane z modelem. Wszelka odpowiedzialność za publikowane treści spoczywa na Curto Aktualności.
Veja também:
