Video: Šta je mašinsko učenje u veštačkoj inteligenciji?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
Mašinsko učenje (ML) je grana nauke posvećena proučavanju algoritama i statističkih modela koje računarski sistemi koriste za obavljanje određenog zadatka bez upotrebe eksplicitnih instrukcija, oslanjajući se umjesto toga na obrasce i zaključak. Smatra se podskupom umjetna inteligencija.
Imajući ovo u vidu, šta je veštačka inteligencija i mašinsko učenje?
Umjetna inteligencija i Mašinsko učenje su termini kompjuterske nauke. Mašinsko učenje : MachineLearning je učenje u kojem mašina može samostalno da uči, a da nije eksplicitno programiran. To je primjena AI koji pružaju sistemu mogućnost automatskog učenja i usavršavanja iz iskustva.
Drugo, šta je primjer mašinskog učenja? Top 10 iz stvarnog života primjeri of MachineLearning . Za primjer , medicinska dijagnoza, obrada slike, predviđanje, klasifikacija, učenje asocijacija, regresija itd. Inteligentni sistemi izgrađeni na mašinsko učenje algoritmi imaju sposobnost učenja iz prošlog iskustva ili historijskih podataka.
Nakon toga, postavlja se pitanje da li je AI dio mašinskog učenja?
Mašinsko učenje je podskup od AI . To je sve mašinsko učenje računa se kao AI , ali ne sve AI računa se kao mašinsko učenje . Godine 1959. Arthur Samuel, jedan od pionira mašinsko učenje , definisano mašinsko učenje kao „područje proučavanja koje računarima daje mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja“.
Koja je razlika između umjetne inteligencije i mašinskog učenja i dubokog učenja?
AI znači nabaviti kompjuter da na neki način oponaša ljudsko ponašanje. Mašinsko učenje je podskup AI , a sastoji se of tehnike koje omogućavaju kompjuterima da razaznaju stvari iz podataka i isporuče ih AI aplikacije.
Preporučuje se:
Šta je mašinsko učenje pomoću Pythona?
Uvod u mašinsko učenje pomoću Pythona. Mašinsko učenje je vrsta umjetne inteligencije (AI) koja omogućava kompjuterima mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Mašinsko učenje se fokusira na razvoj kompjuterskih programa koji se mogu promijeniti kada su izloženi novim podacima
Šta treba da naučim za mašinsko učenje?
Bilo bi bolje da naučite više o sljedećoj temi u detalje prije nego što počnete učiti mašinsko učenje. Teorija vjerovatnoće. Linearna algebra. Teorija grafova. Optimization Theory. Bayesove metode. Računica. Multivarijatni račun. I programski jezici i baze podataka kao što su:
Za šta možemo koristiti mašinsko učenje?
Ovdje dijelimo nekoliko primjera mašinskog učenja koje koristimo svakodnevno i možda nemamo pojma da ih pokreće ML. Virtuelni personalni asistenti. Predviđanja tokom putovanja. Video nadzor. Usluge društvenih medija. Filtriranje neželjene e-pošte i zlonamjernog softvera. Online korisnička podrška. Rafiniranje rezultata tražilice
Šta je pretraga na prvom mestu u veštačkoj inteligenciji?
Objavljeno 4. aprila 2017. Pretraga u širinu je poput prelaska stabla gdje je svaki čvor stanje koje može biti potencijalni kandidat za rješenje. Proširuje čvorove iz korijena stabla, a zatim generiše jedan po jedan nivo stabla dok se ne pronađe rješenje
Šta je detaljno mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je primjena umjetne inteligencije (AI) koja pruža sistemima mogućnost da automatski uče i poboljšavaju se iz iskustva bez eksplicitnog programiranja. Mašinsko učenje se fokusira na razvoj kompjuterskih programa koji mogu pristupiti podacima i koristiti ih za učenje