Obsah:
Video: Na čo môžeme použiť strojové učenie?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52
Tu zdieľame niekoľko príkladov strojového učenia, ktoré používame každý deň a možno ani netušíme, že ich poháňa ML
- Virtuálne osobné asistentky.
- Predpovede počas dochádzania.
- Sledovanie videí.
- Služby sociálnych médií.
- Filtrovanie e-mailového spamu a škodlivého softvéru.
- Online zákaznícka podpora.
- Spresnenie výsledkov vyhľadávača.
Navyše, na čo môžete použiť strojové učenie?
Pomocou strojového učenia môžete robiť nasledovné:
- Rozpoznávanie obrázkov, textu, videa.
- Zlepšenie kybernetickej bezpečnosti (webové algoritmy na odhaľovanie podvodov, malvéru, prania špinavých peňazí, analýzy návštevnosti webu, počítačovej kriminality)
- Lepšie služby zákazníkom (IVR)
- Lepšie zdravotnícke zariadenia (odhaľovanie a prevencia cukrovky)
Podobne, čo je strojové učenie a prečo ho potrebujeme? Strojové učenie je potrebné pre úlohy, ktoré sú príliš zložité na to, aby ich ľudia mohli priamo kódovať. Niektoré úlohy sú také zložité, že je pre ľudí nepraktické, ak nie nemožné, explicitne vypracovať všetky nuansy a kódy.
Následne si možno položiť otázku, aké sú výhody strojového učenia?
8 najlepších obchodných výhod strojového učenia
- Zjednodušuje produktový marketing a pomáha pri presných prognózach predaja.
- Uľahčuje presné lekárske predpovede a diagnózy.
- Zjednodušuje časovo náročnú dokumentáciu pri zadávaní údajov.
- Zlepšuje presnosť finančných pravidiel a modelov.
- Jednoduchá detekcia spamu.
Aké je použitie ML?
Strojové učenie ( ML ) je vedecká štúdia algoritmov a štatistických modelov počítačových systémov použitie vykonať konkrétnu úlohu bez použitia explicitných inštrukcií, namiesto toho sa spoliehať na vzory a odvodenie. Považuje sa za podmnožinu umelej inteligencie.
Odporúča:
Ktorý jazyk je najlepší na strojové učenie?
Strojové učenie je rastúcou oblasťou informatiky a niekoľko programovacích jazykov podporuje rámec ML a knižnice. Spomedzi všetkých programovacích jazykov je Python najobľúbenejšou voľbou, po ktorej nasleduje C++, Java, JavaScript a C#
Prečo by ste sa mali učiť strojové učenie?
Znamená to, že môžete analyzovať množstvo údajov, extrahovať z nich hodnotu a získať prehľad a neskôr tieto informácie použiť na trénovanie modelu strojového učenia na predpovedanie výsledkov. V mnohých organizáciách inžinier strojového učenia často spolupracuje s dátovým vedcom pre lepšiu synchronizáciu pracovných produktov
Je strojové učenie bez dozoru?
Učenie bez dozoru je technika strojového učenia, pri ktorej nepotrebujete dohliadať na model. Strojové učenie bez dozoru vám pomôže nájsť všetky druhy neznámych vzorcov v údajoch. Klastrovanie a asociácia sú dva typy učenia bez dozoru
Prečo sa učenie založené na inštanciách nazýva lenivé učenie?
Učenie založené na inštanciách zahŕňa najbližšieho suseda, lokálne váženú regresiu a metódy uvažovania na základe prípadov. Metódy založené na inštanciách sa niekedy označujú ako metódy lenivého učenia, pretože oneskorujú spracovanie, kým nebude potrebné klasifikovať novú inštanciu
Môžeme použiť Javu na strojové učenie?
Java nie je popredným programovacím jazykom v tejto doméne, ale s pomocou knižníc s otvoreným zdrojovým kódom tretích strán môže každý vývojár java implementovať MachineLearning a dostať sa do Data Science. Poďme ďalej, pozrime sa na najobľúbenejšie knižnice používané pre MachineLearning v Jave