Föreställ dig att du vill att en dator ska kunna känna igen en väns ansikte på ett foto. Maskininlärning skulle användas för att träna datorn att identifiera egenskaperna och egenskaperna hos din väns ansikte så att den kan känna igen dem på andra foton.
REKLAM
Detta görs genom att mata datorn med ett stort antal bilder märkta som "vän" eller "icke-vän" så att den kan lära sig att skilja skillnaderna mellan de två kategorierna.
Maskininlärning har många praktiska tillämpningar, från taligenkänningssystem och bedrägeriupptäckt i finansiella transaktioner till självkörande bilar och medicinsk diagnostik. Kort sagt, maskininlärning tillåter maskiner att "lära sig" av data och förbättra noggrannheten i sina beslut över tid.
Användbara källor för denna text inkluderar boken "Machine Learning: A Probabilistic Perspective" av Kevin P. Murphy, Machine Learning Mastery-webbplatsen som underhålls av Jason Brownlee och specialiserade publikationer som Journal of Machine Learning Research och IEEE Transactions on Neural Networks och lärsystem.
REKLAM
*Texten i denna artikel är delvis genererad av ChatGPT, en artificiell intelligens-baserad språkmodell utvecklad av OpenAI. Textposter skapades av Curto Nyheter och svar återgivna avsiktligt i sin helhet. Svaren från ChatGPT genereras automatiskt och representerar inte åsikterna hos OpenAI eller personer som är associerade med modellen. Allt ansvar för publicerat innehåll vilar på Curto Nyheter.
Veja também:
