想象一下，您希望计算机能够识别照片中朋友的脸部。机器学习将用于训练计算机识别朋友脸部的特征和特征，以便它可以在其他照片中识别它们。
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这是通过向计算机输入大量标记为“朋友”或“非朋友”的图像来完成的，以便计算机能够学习区分这两个类别之间的差异。
机器学习有许多实际应用，从语音识别系统和金融交易中的欺诈检测到自动驾驶汽车和医疗诊断。简而言之，机器学习允许机器从数据中“学习”并随着时间的推移提高其决策的准确性。
本文的有用来源包括 Kevin P. Murphy 所著的《机器学习：概率视角》一书、Jason Brownlee 维护的机器学习掌握网站，以及专业出版物，例如《机器学习研究杂志》和《IEEE Transactions on Neural Networks》和学习系统。
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*本文部分文字由 ChatGPT，一种基于人工智能的语言模型 OpenAI。文本条目的创建者是 Curto 有意全文转载新闻和回应。答案来自 ChatGPT 自动生成，不代表本人意见 OpenAI 或与模型相关的人。所发布内容的所有责任均由 Curto 新闻。
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