BY-Publish Yourself Digital3 юни 2024 г Коментари (0)
Няколко организации вече използват и намират печеливши възможности в машинното обучение; разберете как можете да го използвате и вие.
Машинното обучение е способността на компютрите да идентифицират модели в данните и оттам да правят прогнози с висока точност, използвайки алгоритми и великобритания номер техники. Концепцията се основава на идеята, че оборудването е способно да се учи от данни, да разпознава модели и да взема решения с минимално програмиране.
Автономни превозни средства, които вече обикалят улиците и пътищата, самолети, които летят през по-голямата част от времето автономно, емисии в социалните медии със съдържание, избрано за всеки потребител, персонализирани препоръки за филми, музика и продукти, както и входяща кутия без спам.
Ето няколко примера, които доказват не само способността за учене на машините, но и как машинното обучение вече е реалност сред нас.
И това е, което можете да видите в тази публикация, в която ще представим най-подходящата информация, за да разберем как работи тази технология и ще покажем нейните приложения в дигиталния маркетинг.
Добро четене.
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е способността на компютрите да идентифицират модели сред море от данни и въз основа на тази информация да правят прогнози с висока точност. За да направят това, те използват алгоритми и статистически техники.
Концепцията за машинно обучение се основава на идеята, че оборудването е способно да се учи от данни, да разпознава модели и да взема решения с минимално програмиране.
Какви са разликите между машинното обучение и изкуствения интелект ?
Аспект Машинно обучение (ML) Изкуствен интелект (AI)
Определение Метод за анализ на данни, който автоматизира изграждането на аналитични модели. Област на компютърните науки, която има за цел да създаде машини, които могат да симулират човешкия интелект.
Обективна Позволете на машините да се учат от данните и да се подобряват от опита, без да бъдат изрично програмирани. Създавайте системи, които могат да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект.
Приложения Роботика, обработка на естествен език, комплексно решаване на проблеми. Разпознаване на образи, прогнозиране, препоръчване, сегментиране.
Еволюция на машинното обучение
Машинното обучение не е нова технология . От първите компютри учените търсят начини да накарат машините да се учат от данни.
С напредването на изчислителния капацитет и наличието на големи обеми данни, машинното обучение се разви бързо, превръщайки се в основен инструмент за много индустрии. И днес той е в основата на много технологични иновации , от виртуални асистенти до самоуправляващи се автомобили.