Satura rādītājs:

Kādiem nolūkiem mēs varam izmantot mašīnmācīšanos?
Kādiem nolūkiem mēs varam izmantot mašīnmācīšanos?

Video: Kādiem nolūkiem mēs varam izmantot mašīnmācīšanos?

Video: Kādiem nolūkiem mēs varam izmantot mašīnmācīšanos?
Video: ✅ КРУТАЯ ИДЕЯ 🔥 для оформления слайдов. Урок по анимации в PowerPoint. Как сделать презентацию? 2024, Novembris
Anonim

Šeit mēs dalāmies ar dažiem mašīnmācīšanās piemēriem, ko lietojam ikdienā un, iespējams, nenojaušam, ka tos virza ML

  • Virtuālie personīgie asistenti.
  • Prognozes braucot uz darbu.
  • Video novērošana.
  • Sociālo mediju pakalpojumi.
  • E-pasta surogātpasta un ļaunprātīgas programmatūras filtrēšana.
  • Tiešsaistes klientu atbalsts.
  • Meklētājprogrammas rezultātu uzlabošana.

Turklāt, kam jūs varat izmantot mašīnmācīšanos?

Izmantojot mašīnmācīšanos, varat veikt tālāk norādītās darbības

  • Attēlu, teksta, video atpazīšana.
  • Uzlabojiet kiberdrošību (tīmeklī balstīti algoritmi krāpšanas, ļaunprātīgas programmatūras, naudas atmazgāšanas, tīmekļa trafika analīzes, kibernoziegumu noteikšanai)
  • Labāka klientu apkalpošana (IVR)
  • Labākas veselības aprūpes iespējas (diabēta noteikšana un profilakse)

Līdzīgi, kas ir mašīnmācīšanās un kāpēc mums tā ir vajadzīga? Mašīnmācība ir nepieciešams uzdevumiem, kas ir pārāk sarežģīti, lai cilvēki varētu tieši kodēt. Daži uzdevumi ir tik sarežģīti, ka cilvēkiem ir nepraktiski vai pat neiespējami izstrādāt visas nianses un tos skaidri iekodēt.

Pēc tam var arī jautāt, kādas ir mašīnmācības priekšrocības?

8 populārākās mašīnmācības biznesa priekšrocības

  • Vienkāršo produktu mārketingu un palīdz precīzas pārdošanas prognozes.
  • Atvieglo precīzas medicīniskās prognozes un diagnozes.
  • Vienkāršo laikietilpīgo dokumentāciju datu ievadē.
  • Uzlabo finanšu noteikumu un modeļu precizitāti.
  • Viegla surogātpasta noteikšana.

Kāda ir ML izmantošana?

Mašīnmācība ( ML ) ir zinātnisks pētījums par datorsistēmu algoritmiem un statistiskajiem modeļiem izmantot veikt konkrētu uzdevumu, neizmantojot skaidrus norādījumus, tā vietā paļaujoties uz modeļiem un secinājumiem. To uzskata par mākslīgā intelekta apakškopu.

Ieteicams: