Imaginați-vă că doriți ca un computer să poată recunoaște chipul unui prieten într-o fotografie. Învățarea automată ar fi folosită pentru a antrena computerul să identifice trăsăturile și caracteristicile feței prietenului tău, astfel încât să le poată recunoaște în alte fotografii.
PUBLICITATE
Acest lucru se face prin alimentarea computerului cu un număr mare de imagini etichetate ca „prieten” sau „non-prieten”, astfel încât acesta să poată învăța să distingă diferențele dintre cele două categorii.
Învățarea automată are multe aplicații practice, de la sisteme de recunoaștere a vorbirii și detectarea fraudelor în tranzacțiile financiare până la mașini cu conducere autonomă și diagnosticare medicală. Pe scurt, învățarea automată le permite mașinilor să „învețe” din date și să îmbunătățească acuratețea deciziilor lor în timp.
Surse utile pentru acest text includ cartea „Machine Learning: A Probabilistic Perspective” de Kevin P. Murphy, site-ul web Machine Learning Mastery întreținut de Jason Brownlee și publicații specializate precum Journal of Machine Learning Research și IEEE Transactions on Neural Networks și sisteme de învățare.
PUBLICITATE
*Textul acestui articol a fost parțial generat de ChatGPT, un model de limbaj bazat pe inteligența artificială dezvoltat de OpenAI. Intrările de text au fost create de Curto Știri și răspunsuri reproduse integral în mod intenționat. Răspunsurile de la ChatGPT sunt generate automat și nu reprezintă opiniile lui OpenAI sau persoane asociate cu modelul. Toată responsabilitatea pentru conținutul publicat revine Curto Știri.
Veja também:
