Sadržaj:
Video: Za šta možemo koristiti mašinsko učenje?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
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.
Štaviše, za šta možete koristiti mašinsko učenje?
Pomoću mašinskog učenja možete učiniti sljedeće:
- Prepoznavanje slike, teksta, videa.
- Poboljšajte kibernetičku sigurnost (algoritmi zasnovani na webu za otkrivanje prijevara, zlonamjernog softvera, pranja novca, analize web prometa, kibernetičkih zločina)
- Bolja korisnička usluga (IVR)
- Bolje zdravstvene ustanove (otkrivanje i prevencija dijabetesa)
Slično tome, šta je mašinsko učenje i zašto nam je potrebno? Mašinsko učenje je potreban za zadatke koji su previše složeni da bi ih ljudi mogli direktno kodirati. Neki zadaci su toliko složeni da je nepraktično, ako ne i nemoguće, da ljudi eksplicitno razrade sve nijanse i kodiraju za njih.
Nakon toga, može se zapitati i koje su prednosti mašinskog učenja?
Top 8 poslovnih prednosti mašinskog učenja
- Pojednostavljuje marketing proizvoda i pomaže u preciznim predviđanjima prodaje.
- Omogućava tačna medicinska predviđanja i dijagnoze.
- Pojednostavljuje vremenski intenzivnu dokumentaciju u unosu podataka.
- Poboljšava preciznost finansijskih pravila i modela.
- Lako otkrivanje neželjene pošte.
Koja je upotreba ML-a?
mašinsko učenje ( ML ) je naučna studija algoritama i statističkih modela koje računarski sistemi koristiti izvršiti određeni zadatak bez korištenja eksplicitnih instrukcija, oslanjajući se umjesto toga na obrasce i zaključke. Smatra se podskupom vještačke inteligencije.
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:
Šta je mašinsko učenje u veštačkoj inteligenciji?
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 zaključke. Smatra se podskupom umjetne inteligencije
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
Možemo li koristiti Javu za mašinsko učenje?
Java nije vodeći programski jezik u ovoj domeni, ali uz pomoć biblioteka otvorenog koda treće strane, svaki Java programer može implementirati MachineLearning i ući u Data Science. Idemo dalje, pogledajmo najpopularnije biblioteke koje se koriste za MachineLearning u Javi