Замислите да желите да рачунар може да препозна лице пријатеља на фотографији. Машинско учење би се користило за обуку рачунара да идентификује карактеристике и карактеристике лица вашег пријатеља како би могао да их препозна на другим фотографијама.
ОГЛАШАВАЊЕ
Ово се постиже тако што се рачунару уноси велики број слика означених као „пријатељ“ или „непријатељ“ како би могао да научи да разликује разлике између ове две категорије.
Машинско учење има много практичних примена, од система за препознавање говора и откривања превара у финансијским трансакцијама до самовозећих аутомобила и медицинске дијагностике. Укратко, машинско учење омогућава машинама да „уче“ из података и да побољшају тачност својих одлука током времена.
Корисни извори за овај текст укључују књигу „Машинско учење: вероватноћа перспектива“ Кевина П. Марфија, веб локацију Мацхине Леарнинг Мастери коју одржава Џејсон Браунли и специјализоване публикације као што су Јоурнал оф Мацхине Леарнинг Ресеарцх и ИЕЕЕ Трансацтионс он Неурал Нетворкс и системи за учење.
ОГЛАШАВАЊЕ
*Текст овог чланка делимично је генерисао ChatGPT, језички модел заснован на вештачкој интелигенцији који је развио OpenAI. Текстуалне уносе креирао је Curto Вести и одговори намерно репродуковани у целости. Одговори из ChatGPT се аутоматски генеришу и не представљају мишљења о OpenAI или људи повезани са моделом. Сва одговорност за објављени садржај је на Curto Новости.
Погледајте такође:
