Съдържание:

За какво можем да използваме машинно обучение?
За какво можем да използваме машинно обучение?

Видео: За какво можем да използваме машинно обучение?

Видео: За какво можем да използваме машинно обучение?
Видео: Q-learning 2024, Април
Anonim

Тук споделяме няколко примера за машинно обучение, които използваме всеки ден и може би нямаме представа, че те се управляват от ML

  • Виртуални лични асистенти.
  • Прогнози по време на пътуване.
  • Видеонаблюдение.
  • Услуги за социални медии.
  • Филтриране на спам и злонамерен софтуер.
  • Онлайн поддръжка на клиенти.
  • Прецизиране на резултатите от търсачките.

Освен това, за какво можете да използвате машинното обучение?

Можете да направите следното с машинно обучение:

  • Разпознаване на изображение, текст, видео.
  • Подобряване на киберсигурността (уеб базирани алгоритми за откриване на измами, злонамерен софтуер, пране на пари, анализ на уеб трафика, киберпрестъпления)
  • По-добро обслужване на клиентите (IVR)
  • По-добри здравни заведения (откриване и превенция на диабет)

По същия начин какво е машинно обучение и защо ни е необходимо? Машинно обучение е необходими за задачи, които са твърде сложни, за да могат хората да кодират директно. Някои задачи са толкова сложни, че е непрактично, ако не и невъзможно, хората да разработят всички нюанси и да ги кодират изрично.

Впоследствие може да се запитаме какви са ползите от машинното обучение?

Топ 8 бизнес ползи от машинното обучение

  • Опростява продуктовия маркетинг и подпомага точните прогнози за продажбите.
  • Улеснява точните медицински прогнози и диагнози.
  • Опростява отнемащата време документация при въвеждане на данни.
  • Подобрява прецизността на финансовите правила и модели.
  • Лесно откриване на спам.

Каква е ползата от ML?

Машинно обучение ( ML ) е научното изследване на алгоритми и статистически модели, които компютърните системи използване да изпълнява конкретна задача, без да използва изрични инструкции, разчитайки вместо това на модели и изводи. Той се разглежда като подмножество от изкуствен интелект.

Препоръчано:

Кой е най-добрият език за машинно обучение?

Кой е най-добрият език за машинно обучение?

Машинното обучение е нарастваща област на компютърните науки и няколко езика за програмиране поддържат ML рамка и библиотеки. Сред всички езици за програмиране, Python е най-популярният избор, следван от C++, Java, JavaScript и C#

Защо трябва да научите машинно обучение?

Защо трябва да научите машинно обучение?

Това означава, че можете да анализирате тонове данни, да извличате стойност и да събирате представа от тях и по-късно да използвате тази информация, за да обучите модел на машинно обучение за прогнозиране на резултатите. В много организации инженерът по машинно обучение често си партнира с специалист по данни за по-добра синхронизация на работните продукти

Какво трябва да науча за машинно обучение?

Какво трябва да науча за машинно обучение?

Би било по-добре, ако научите повече за следната тема подробно, преди да започнете да изучавате машинно обучение. Теория на вероятностите. Линейна алгебра. Теория на графите. Теория за оптимизация. Байесови методи. смятане. Многовариантно смятане. И езици за програмиране и бази данни като:

Какво представлява анализът за машинно обучение?

Какво представлява анализът за машинно обучение?

Машинното обучение е метод за анализ на данни, който автоматизира изграждането на аналитични модели. Това е клон на изкуствения интелект, базиран на идеята, че системите могат да се учат от данни, да идентифицират модели и да вземат решения с минимална човешка намеса

Можем ли да използваме Java за машинно обучение?

Можем ли да използваме Java за машинно обучение?

Java не е водещ език за програмиране в този домейн, но с помощта на библиотеки с отворен код на трети страни, всеки Java разработчик може да приложи MachineLearning и да влезе в Data Science. Продължавайки напред, нека да видим най-популярните библиотеки, използвани за MachineLearning в Java