Sadržaj:
Video: Za što možemo koristiti strojno učenje?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-15 23:47
Ovdje dijelimo nekoliko primjera strojnog učenja koje koristimo svakodnevno i možda nemamo pojma da ih pokreće ML
- Virtualni osobni asistenti.
- Predviđanja tijekom putovanja.
- Video nadzor.
- Usluge društvenih medija.
- Filtriranje neželjene e-pošte i zlonamjernog softvera.
- Online korisnička podrška.
- Rafiniranje rezultata tražilice.
Štoviše, za što možete koristiti strojno učenje?
Pomoću strojnog učenja možete učiniti sljedeće:
- Prepoznavanje slike, teksta, videa.
- Poboljšajte kibernetičku sigurnost (algoritmi temeljeni na webu za otkrivanje prijevare, zlonamjernog softvera, pranja novca, analize web prometa, kibernetičkih zločina)
- Bolja korisnička usluga (IVR)
- Bolje zdravstvene ustanove (otkrivanje i prevencija dijabetesa)
Slično tome, što je strojno učenje i zašto nam je potrebno? Strojno učenje je potrebna za zadatke koji su previše složeni da bi ih ljudi mogli izravno kodirati. Neki su zadaci toliko složeni da je nepraktično, ako ne i nemoguće, da ljudi eksplicitno razrade sve nijanse i kodiraju za njih.
Nakon toga, može se također zapitati, koje su prednosti strojnog učenja?
Top 8 poslovnih prednosti strojnog učenja
- Pojednostavljuje marketing proizvoda i pomaže u točnim predviđanjima prodaje.
- Omogućuje točna medicinska predviđanja i dijagnoze.
- Pojednostavljuje dugotrajnu dokumentaciju u unosu podataka.
- Poboljšava preciznost financijskih pravila i modela.
- Jednostavno otkrivanje neželjene pošte.
Koja je upotreba ML-a?
Strojno učenje ( ML ) je znanstveno proučavanje algoritama i statističkih modela koje računalni sustavi koristiti izvršiti određeni zadatak bez korištenja eksplicitnih uputa, umjesto toga oslanjajući se na obrasce i zaključivanje. Smatra se podskupinom umjetne inteligencije.
Preporučeni:
Što je strojno učenje pomoću Pythona?
Uvod u strojno učenje pomoću Pythona. Strojno učenje je vrsta umjetne inteligencije (AI) koja računalima pruža mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje fokusira se na razvoj računalnih programa koji se mogu promijeniti kada su izloženi novim podacima
Zašto bi tvrtke trebale koristiti strojno učenje?
Strojno učenje u poslovanju pomaže u poboljšanju poslovne skalabilnosti i poboljšanju poslovnih operacija za tvrtke diljem svijeta. Alati umjetne inteligencije i brojni ML algoritmi stekli su ogromnu popularnost u zajednici poslovne analitike
Što trebam naučiti za strojno učenje?
Bilo bi bolje da detaljno naučite više o sljedećoj temi prije nego što počnete učiti strojno učenje. Teorija vjerojatnosti. Linearna algebra. Teorija grafova. Teorija optimizacije. Bayesove metode. Račun. Multivarijantni račun. I programski jezici i baze podataka kao što su:
Što je strojno učenje u umjetnoj inteligenciji?
Strojno učenje (ML) grana je znanosti posvećena proučavanju algoritama i statističkih modela koje računalni sustavi koriste za izvođenje određenog zadatka bez korištenja eksplicitnih uputa, oslanjajući se umjesto toga na obrasce i zaključke. Smatra se podskupom umjetne inteligencije
Možemo li koristiti Javu za strojno učenje?
Java nije vodeći programski jezik u ovoj domeni, ali uz pomoć knjižnica otvorenog koda treće strane, svaki Java programer može implementirati MachineLearning i ući u Data Science. Idemo naprijed, pogledajmo najpopularnije biblioteke koje se koriste za MachineLearning u Javi