Мазмұны:
Бейне: Біз машиналық оқытуды не үшін пайдалана аламыз?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Мұнда біз күнделікті қолданатын машиналық оқытудың бірнеше мысалдарымен бөлісеміз және олардың ML басқаратынын білмейміз
- Виртуалды жеке көмекшілер.
- Жол жүру кезіндегі болжамдар.
- Бейнебақылау.
- Әлеуметтік медиа қызметтері.
- Электрондық поштаның спам және зиянды бағдарламаларды сүзу.
- Онлайн тұтынушыларды қолдау.
- Іздеу жүйесінің нәтижелерін нақтылау.
Сонымен қатар, сіз машиналық оқытуды не үшін пайдалана аласыз?
Machine Learning арқылы келесі әрекеттерді орындауға болады:
- Суретті, мәтінді, бейнені тану.
- Киберқауіпсіздікті жақсарту (алаяқтықты, зиянды бағдарламаны, ақшаны жылыстатуды, веб-трафикті талдауды, киберқылмыстарды анықтауға арналған веб негізіндегі алгоритмдер)
- Жақсырақ тұтынушыларға қызмет көрсету (IVR)
- Медициналық қызметтерді жақсарту (қант диабетін анықтау және алдын алу)
Сол сияқты, машиналық оқыту дегеніміз не және ол бізге не үшін қажет? Машиналық оқыту болып табылады қажет адамдар тікелей кодтау үшін тым күрделі тапсырмалар үшін. Кейбір тапсырмалардың күрделілігі соншалық, адамдар үшін барлық нюанстарды өңдеу және оларды нақты кодтау мүмкін емес, тіпті мүмкін емес.
Кейіннен біреу сұрақ қоюы мүмкін: машиналық оқытудың артықшылықтары қандай?
Машиналық оқытудың бизнестегі 8 басты артықшылығы
- Өнім маркетингін жеңілдетеді және нақты сату болжамын жасауға көмектеседі.
- Дәл медициналық болжамдар мен диагноздарды жеңілдетеді.
- Деректерді енгізудегі уақытты қажет ететін құжаттаманы жеңілдетеді.
- Қаржылық ережелер мен үлгілердің дәлдігін жақсартады.
- Спамды оңай анықтау.
ML не үшін қолданылады?
Машиналық оқыту ( ML ) компьютерлік жүйелер алгоритмдер мен статистикалық модельдерді ғылыми зерттеу болып табылады пайдалану нақты нұсқауларды қолданбай, оның орнына үлгілер мен тұжырымдарға сүйеніп, белгілі бір тапсырманы орындау. Ол жасанды интеллекттің ішкі жиынтығы ретінде қарастырылады.
Ұсынылған:
Біз C тілінде статикалық және ұшпаны бірге пайдалана аламыз ба?
Статикалық айнымалылар функция шақырулары арасында өз мәнін сақтайды. Тұрақты айнымалылар (статикаға қарама-қарсы емес) айнымалы мән ISR (қызмет үзу тәртібі) ішінде де, оның сыртында да пайдаланылған кезде қолданылады. Ұшқыш компиляторға айнымалы мәнді CPU тіркелімінде кэштеуден гөрі, әрқашан жедел жадтан жүктеуді айтады
Біз jQuery-ді бұрыштық 7-де пайдалана аламыз ба?
Angular 7 немесе Angular 6 сияқты соңғы нұсқаларында бұл бұрыштық. json файлы. Соңында jQuery плагинін төменде көрсетілгендей пайдаланғыңыз келетін бұрыштық компонентте jQuery немесе $ деп аталатын айнымалыны жариялаңыз. Typescript JavaScript тілінде жазылған jQuery сияқты үшінші тарап плагині туралы ештеңе білмейді
Біз сақталған процедурада DDL пайдалана аламыз ба?
Сақталған процедурада тек DDL COMMENT мәлімдемелерін пайдалануға болады. Дерекқор нысандарына, кесте бағандарына және параметрлерге түсініктемелерді алу үшін енгізілген SQL қолданбаларымен шектелген DML COMMENT мәлімдемелерін көрсете алмайсыз
Біз Java тілінде ескірген әдістерді пайдалана аламыз ба?
Java-ның @Deprecated үшін де солай - сіз әлі де әдісті пайдалана аласыз, бірақ өз тәуекеліңізге байланысты - болашақта оның жақсырақ баламалары болуы мүмкін және тіпті қолдау көрсетілмеуі мүмкін. Ескірген кодты пайдаланып жатсаңыз, жаңа API нұсқасына жаңарту қажет болмаса, ол әдетте жақсы - ескірген код ол жерде болмауы мүмкін
Біз Java-ны машиналық оқыту үшін пайдалана аламыз ба?
Java бұл домендегі жетекші бағдарламалау тілі емес, бірақ үшінші тараптың ашық бастапқы кітапханаларының көмегімен кез келген java әзірлеушісі MachineLearning бағдарламасын енгізіп, Data Science саласына кіре алады. Алға қарай Java тіліндегі MachineLearning үшін пайдаланылатын ең танымал кітапханаларды қарастырайық