Բովանդակություն:
Video: Ինչի՞ համար կարող ենք օգտագործել մեքենայական ուսուցումը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Այստեղ մենք կիսում ենք մեքենայական ուսուցման մի քանի օրինակներ, որոնք մենք օգտագործում ենք ամեն օր և, հավանաբար, գաղափար չունենք, որ դրանք առաջնորդվում են ML-ով:
- Վիրտուալ անձնական օգնականներ.
- Կանխատեսումներ երթևեկելիս:
- Տեսահսկում.
- Սոցիալական մեդիա ծառայություններ.
- Էլփոստի սպամի և վնասակար ծրագրերի զտում:
- Առցանց հաճախորդների սպասարկում:
- Որոնման համակարգի արդյունքների ճշգրտում:
Ավելին, ինչի՞ համար կարող եք օգտագործել մեքենայական ուսուցումը:
Մեքենայի ուսուցման միջոցով կարող եք անել հետևյալը
- Պատկերի, տեքստի, տեսանյութի ճանաչում։
- Բարելավել կիբերանվտանգությունը (վեբ վրա հիմնված ալգորիթմներ՝ հայտնաբերելու խարդախությունը, չարամիտ ծրագրերը, փողերի լվացումը, վեբ տրաֆիկի վերլուծությունը, կիբերհանցագործությունները)
- Հաճախորդների ավելի լավ սպասարկում (IVR)
- Ավելի լավ առողջապահական հաստատություններ (շաքարախտի հայտնաբերում և կանխարգելում)
Նմանապես, ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը և ինչո՞ւ է դա մեզ անհրաժեշտ: Մեքենայի ուսուցում է անհրաժեշտ է առաջադրանքների համար, որոնք չափազանց բարդ են մարդկանց համար ուղղակիորեն կոդավորելու համար: Որոշ առաջադրանքներ այնքան բարդ են, որ մարդկանց համար անիրագործելի է, եթե ոչ անհնար, նրանց համար հստակ մշակել բոլոր նրբությունները և ծածկագիրը:
Հետագայում, կարելի է նաև հարցնել, թե որո՞նք են մեքենայական ուսուցման առավելությունները:
Մեքենայական ուսուցման լավագույն 8 բիզնեսի առավելությունները
- Պարզեցնում է արտադրանքի շուկայավարումը և օգնում է ճշգրիտ վաճառքի կանխատեսումներին:
- Հեշտացնում է ճշգրիտ բժշկական կանխատեսումները և ախտորոշումները:
- Պարզեցնում է տվյալների մուտքագրման ժամանակի ինտենսիվ փաստաթղթավորումը:
- Բարելավում է ֆինանսական կանոնների և մոդելների ճշգրտությունը:
- Հեշտ սպամի հայտնաբերում:
Ո՞րն է ML-ի օգտագործումը:
Մեքենայի ուսուցում ( ՄԼ ) համակարգչային համակարգերի ալգորիթմների և վիճակագրական մոդելների գիտական ուսումնասիրությունն է օգտագործել կատարել կոնկրետ առաջադրանք՝ չօգտագործելով հստակ հրահանգներ՝ փոխարենը հենվելով օրինաչափությունների և եզրակացությունների վրա: Այն դիտվում է որպես արհեստական ինտելեկտի ենթաբազմություն:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Արդյո՞ք մեքենայական ուսուցումը չի վերահսկվում:
Չվերահսկվող ուսուցումը մեքենայական ուսուցման տեխնիկա է, որտեղ մոդելը վերահսկելու կարիք չկա: Չվերահսկվող մեքենայական ուսուցումն օգնում է ձեզ գտնել բոլոր տեսակի անհայտ օրինաչափությունները տվյալների մեջ: Կլաստերավորումը և ասոցիացիան չվերահսկվող ուսուցման երկու տեսակ են
Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը Python-ի միջոցով:
Մեքենայական ուսուցման ներածություն Python-ի միջոցով: Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի (AI) տեսակ է, որն ապահովում է համակարգիչներին սովորելու հնարավորություն՝ առանց հստակ ծրագրավորված լինելու: Մեքենայական ուսուցումը կենտրոնանում է համակարգչային ծրագրերի մշակման վրա, որոնք կարող են փոխվել, երբ ենթարկվում են նոր տվյալների
Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը արհեստական բանականության մեջ:
Մեքենայական ուսուցումը (ML) գիտության ճյուղ է, որը նվիրված է ալգորիթմների և վիճակագրական մոդելների ուսումնասիրությանը, որոնք համակարգչային համակարգերն օգտագործում են որոշակի առաջադրանք կատարելու համար՝ առանց հստակ հրահանգների օգտագործման՝ փոխարենը հենվելով օրինաչափությունների և եզրակացությունների վրա: Այն դիտվում է որպես արհեստական բանականության ենթաբազմություն:
Ինչպե՞ս է Amazon-ն օգտագործում մեքենայական ուսուցումը:
Մեքենայի ուսուցման շարժիչ նորարարություն Amazon-ում: Հավաքելով և վերլուծելով մեքենայական ուսուցման միջոցով ապրանքների գնումների տվյալները՝ Amazon-ը կարող է ավելի ճշգրիտ կանխատեսել պահանջարկը: Այն նաև օգտագործում է մեքենայական ուսուցում՝ գնումների օրինաչափությունները վերլուծելու և խարդախ գնումները հայտնաբերելու համար: Paypal-ն օգտագործում է նույն մոտեցումը, որի արդյունքում ա
Կարո՞ղ ենք Java-ն օգտագործել մեքենայական ուսուցման համար:
Java-ն այս տիրույթում ծրագրավորման առաջատար լեզու չէ, սակայն երրորդ կողմի բաց կոդով գրադարանների օգնությամբ ցանկացած java ծրագրավորող կարող է իրականացնել MachineLearning և մուտք գործել Data Science: Առաջ շարժվելով՝ տեսնենք Java-ում MachineLearning-ի համար օգտագործվող ամենատարածված գրադարանները