Представьте, что вы хотите, чтобы компьютер мог распознавать лицо друга на фотографии. Машинное обучение будет использоваться для обучения компьютера распознавать черты и характеристики лица вашего друга, чтобы он мог распознавать их на других фотографиях.
ПУБЛИЧНОСТЬ
Это делается путем подачи компьютеру большого количества изображений, помеченных как «друг» или «не друг», чтобы он мог научиться различать различия между этими двумя категориями.
Машинное обучение имеет множество практических применений: от систем распознавания речи и обнаружения мошенничества при финансовых транзакциях до беспилотных автомобилей и медицинской диагностики. Короче говоря, машинное обучение позволяет машинам «учиться» на данных и со временем повышать точность своих решений.
Полезными источниками для этого текста являются книга Кевина П. Мерфи «Машинное обучение: вероятностная перспектива», веб-сайт Machine Learning Mastery, поддерживаемый Джейсоном Браунли, а также специализированные публикации, такие как Journal of Machine Learning Research и IEEE Transactions on Neural Networks. и системы обучения.
ПУБЛИЧНОСТЬ
*Текст этой статьи был частично создан ChatGPT, языковая модель на основе искусственного интеллекта, разработанная OpenAI. Текстовые записи были созданы Curto Новости и отзывы намеренно воспроизведены полностью. Ответы от ChatGPT генерируются автоматически и не отражают мнения OpenAI или люди, связанные с моделью. Вся ответственность за опубликованный контент лежит на Curto Новости.
См. также:
