Spisu treści:
Wideo: Do czego możemy wykorzystać uczenie maszynowe?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-15 23:51
W tym miejscu dzielimy się kilkoma przykładami uczenia maszynowego, z których korzystamy na co dzień i być może nie mamy pojęcia, że są one napędzane przez ML
- Wirtualni asystenci osobiści.
- Prognozy podczas dojazdów.
- Nadzór wideo.
- Usługi mediów społecznościowych.
- Filtrowanie spamu i złośliwego oprogramowania w wiadomościach e-mail.
- Obsługa klienta online.
- Udoskonalenie wyników wyszukiwania.
Co więcej, do czego możesz wykorzystać uczenie maszynowe?
Dzięki uczeniu maszynowemu możesz wykonywać następujące czynności:
- Rozpoznawanie obrazu, tekstu, wideo.
- Popraw cyberbezpieczeństwo (algorytmy internetowe do wykrywania oszustw, złośliwego oprogramowania, prania pieniędzy, analizy ruchu w sieci, cyberprzestępczości)
- Lepsza obsługa klienta (IVR)
- Lepsza opieka zdrowotna (wykrywanie i zapobieganie cukrzycy)
Podobnie, czym jest uczenie maszynowe i dlaczego go potrzebujemy? Nauczanie maszynowe jest potrzebne do zadań, które są zbyt złożone, aby ludzie mogli je bezpośrednio kodować. Niektóre zadania są tak złożone, że niepraktyczne, jeśli nie niemożliwe, jest wypracowanie przez ludzi wszystkich niuansów i wyraźne ich zakodowanie.
W dalszej kolejności można również zapytać, jakie są korzyści z uczenia maszynowego?
8 najważniejszych korzyści biznesowych z uczenia maszynowego
- Upraszcza marketing produktów i pomaga w dokładnych prognozach sprzedaży.
- Ułatwia dokładne prognozy medyczne i diagnozy.
- Upraszcza czasochłonną dokumentację przy wprowadzaniu danych.
- Poprawia precyzję reguł i modeli finansowych.
- Łatwe wykrywanie spamu.
Jaki jest pożytek z ML?
Nauczanie maszynowe ( ML ) jest naukowym badaniem algorytmów i modeli statystycznych systemów komputerowych posługiwać się wykonać określone zadanie bez użycia wyraźnych instrukcji, zamiast tego polegając na wzorcach i wnioskowaniu. Jest postrzegany jako podzbiór sztucznej inteligencji.
Zalecana:
Co to jest uczenie maszynowe BigQuery?
1. Przegląd. BigQuery ML (BQML) umożliwia użytkownikom tworzenie i wykonywanie modeli uczenia maszynowego w BigQuery przy użyciu zapytań SQL. Celem jest demokratyzacja uczenia maszynowego poprzez umożliwienie praktykom SQL budowanie modeli przy użyciu ich istniejących narzędzi oraz zwiększenie szybkości rozwoju poprzez wyeliminowanie potrzeby przenoszenia danych
Czy uczenie maszynowe nie jest nadzorowane?
Uczenie bez nadzoru to technika uczenia maszynowego, w której nie trzeba nadzorować modelu. Nienadzorowane uczenie maszynowe pomaga w znajdowaniu wszelkiego rodzaju nieznanych wzorców w danych. Klastrowanie i asocjacja to dwa rodzaje uczenia się nienadzorowanego
Czym jest uczenie maszynowe za pomocą Pythona?
Wprowadzenie do uczenia maszynowego za pomocą Pythona. Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji (AI), który zapewnia komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe koncentruje się na tworzeniu programów komputerowych, które mogą się zmieniać po wystawieniu na nowe dane
Jakie branże wykorzystują uczenie maszynowe?
Większość branż pracujących z big data dostrzegła wartość technologii uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe ma szerokie zastosowanie w branży medycznej. Branża usług finansowych. Branża detaliczna. Przemysł motoryzacyjny. Agencje rządowe. Przemysł transportowy. Przemysł naftowy i gazowy
Czym jest uczenie maszynowe w sztucznej inteligencji?
Uczenie maszynowe (ML) to dziedzina nauki poświęcona badaniu algorytmów i modeli statystycznych, których systemy komputerowe używają do wykonania określonego zadania bez użycia wyraźnych instrukcji, polegając na wzorcach i wnioskowaniach. Jest postrzegana jako podzbiór sztucznej inteligencji