Hãy tưởng tượng bạn muốn một chiếc máy tính có thể nhận diện khuôn mặt của một người bạn trong một bức ảnh. Học máy sẽ được sử dụng để huấn luyện máy tính xác định các đặc điểm và đặc điểm trên khuôn mặt của bạn bè bạn để máy có thể nhận ra chúng trong các bức ảnh khác.
QUẢNG CÁO
Điều này được thực hiện bằng cách cung cấp cho máy tính một số lượng lớn hình ảnh được gắn nhãn là “bạn bè” hoặc “không phải bạn bè” để máy tính có thể học cách phân biệt sự khác biệt giữa hai loại.
Học máy có nhiều ứng dụng thực tế, từ hệ thống nhận dạng giọng nói và phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính đến xe tự lái và chẩn đoán y tế. Nói tóm lại, học máy cho phép máy móc “học” từ dữ liệu và cải thiện độ chính xác của các quyết định theo thời gian.
Các nguồn hữu ích cho văn bản này bao gồm cuốn sách “Học máy: Quan điểm xác suất” của Kevin P. Murphy, trang web Làm chủ học máy do Jason Brownlee duy trì và các ấn phẩm chuyên ngành như Tạp chí Nghiên cứu Học máy và Giao dịch IEEE trên Mạng thần kinh và Hệ thống học tập.
QUẢNG CÁO
*Văn bản của bài viết này được tạo ra một phần bởi ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ dựa trên trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi OpenAI. Các mục văn bản được tạo bởi Curto Tin tức và phản hồi được cố ý sao chép đầy đủ. Những câu trả lời từ ChatGPT được tạo tự động và không đại diện cho ý kiến của OpenAI hoặc những người liên quan đến mô hình. Mọi trách nhiệm về nội dung được xuất bản thuộc về Curto Tin tức.
Xem thêm:
