Предложения со словосочетанием «машинное обучение»
Например, наука о данных может использовать алгоритмы машинного обучения и даже модели глубокого обучения, чтобы извлечь смысл и сделать выводы из данных.
– Выбрать подходящий алгоритм модели машинного обучения для решения задачи прогнозирования, такой как линейная регрессия, решающее дерево, случайный лес, градиентный бустинг и т. д.
В некоторых случаях использование нейронных сетей может привести к значительному улучшению результатов, в то время как в других случаях традиционные методы машинного обучения могут быть более подходящими и эффективными.
Более того, в крупных компаниях идёт рост использования технологий машинного обучения, которые обеспечивают наиболее точные совпадения, которые даже не находят рекрутеры.
В этом мире компании используют машинное обучение для сбора данных в сетях участников и автоматического учёта поведения и предпочтений клиентов.
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: фугованный — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
Нейтральное
Положительное
Отрицательное
Не знаю
Автокодировщики также имеют множество вариаций и применяются в различных областях машинного обучения, включая анализ изображений, обработку текста и рекомендательные системы.
Анализ табличных данных с помощью машинного обучения может быть применён в широком спектре отраслей и сфер, таких как финансы, здравоохранение, розничная торговля, логистика, маркетинг, образование и многих других.
Итак, одной из самых популярных задач машинного обучения является регрессия.
Главное – систематический подход к разработке, внедрению и мониторингу моделей, который позволит достичь ожидаемых результатов и максимизировать пользу от использования машинного обучения.
При совершенствовании выбора решений на основе машинного обучения полученные прогнозы могут быть точнее, чем достаточно субъективные подходы, которые предлагаются отраслевыми экспертами.
Понимание различий между биологическими и искусственными нейронными сетями важно для разработки более эффективных и действенных систем машинного обучения.
Например, что, если мы хотим определить, может ли возникнуть проблема с нашим сердцем, с помощью машинного обучения?
В силу способности быстро просматривать и обрабатывать огромные массивы данных искусственный интеллект и машинное обучение позволят достичь невероятной точности в диагностике заболеваний и в прогнозировании их течения.
Наука о данных – это практическое применение машинного обучения с фокусом на решении реальных задач.
С появлением больших данных и вычислительных возможностей стало актуальным глубокое машинное обучение и использование нейронных сетей.
Замкнутый цикл обратной связи в процессе машинного обучения должен быть неотъемлемой частью работы.
Основной идеей машинного обучения является то, что машины могут автоматически извлекать закономерности и обобщения из больших объёмов данных, не требуя явного кодирования правил и знаний.
Этот тип машинного обучения называется контролируемым обучением, где алгоритм обучается на данных, размеченных человеком.
Внедрение проектов машинного обучения может быть сложным процессом, требующим знаний и опыта, а также взаимодействия между различными командами и отделами.
Повсеместное внедрение машинного обучения в полной мере соответствует описанному выше набору из четырёх законов, которые, вместе взятые, описывают ускорение передачи и обработки больших объёмов информации.
Методы машинного обучения включают в себя широкий спектр алгоритмов, которые используются для обучения моделей на основе данных.
Например, мы можем создать программу машинного обучения с большим объёмом изображений птиц, и обучить модель возвращать название птицы всякий раз, когда мы даём изображение птицы.
Хоть мы и сомневаемся, что в ближайшее время компьютеры заменят учителей, но то, что машинное обучение становится одной из неотъемлемых частей образования, – это факт.
Обучение с подкреплением – это другое подмножество машинного обучения, и оно использует вознаграждение для наказания за плохие действия или вознаграждение за хорошие действия.
Так, обыкновенные чат-боты и базовое машинное обучение имеют очень большое значение в том случае, если они устраняют серьёзные проблемы в операционной работе или позволяют делать важные прогнозы.
Автоматизированные инструменты машинного обучения упрощают создание моделей, которые отлично справляются с прогнозированием.
Для тех читателей, кто хочет сам научиться программировать нейронные сети, без использования специализированных библиотек машинного обучения.
Кроме задач классификации, о которой мы только что говорили в примере с ирисами, есть ещё один вид машинного обучения с учителем. Это регрессия.
В мире машинного обучения технологии и методы быстро меняются.
Все из перечисленных в предыдущем разделе достижений стали возможны благодаря прогнозированию, которое в свою очередь является результатом машинного обучения.
В основе автоматизации лежит машинное обучение, которое рассматривается более детально в главе 3.
Сегодня кредиторы могут использовать новые виды данных и возможности машинного обучения, чтобы произвести тонкую настройку моделей оценки риска, разработанных в эпоху дефицита сведений и вычислительных мощностей.
Более десяти лет назад немногие настаивали на развитии машинного обучения.
С тех пор как алгоритмы машинного обучения начали стремительно развиваться и внедряться в различные отрасли, искусственный интеллект стал ключевым элементом новой технологической революции.
Глубокое обучение – это специализированный раздел машинного обучения, который использует многоуровневые нейронные сети для имитации принятия человеческих решений.
Датасеты являются ключевым компонентом в обучении искусственного интеллекта, особенно в обучении с учителем, наиболее распространённой форме машинного обучения о которой мы будем говорить в дальнейших главах.
Нейронные сети относятся к глубокому обучению, которое является частью машинного обучения, но существенно отличается от классического подхода к ML.
Основная идея машинного обучения заключается в том, чтобы позволить компьютеру обрабатывать данные и извлекать из них полезную информацию, находить закономерности и обобщения, которые помогут решать задачи.
Amazon также поддерживает функцию глубокого обучения, используя новейшие графические процессоры и давая возможность своим клиентам пользоваться приложениями, созданными на основе TensorFlow или других платформ машинного обучения.
Алгоритмы машинного обучения используются для того, чтобы роботы могли ориентироваться в сложных средах, взаимодействовать с людьми и выполнять сложные задачи.
На протяжении всего жизненного цикла сотрудника сложные методики на основе искусственного интеллекта и технологий машинного обучения выявляют проблемы и предлагают способы их решения в том, что касается обратной связи, опирающейся на вовлечённость, поддержки управления производительностью и рабочими процессами, обсуждение результатов работы, а также отслеживания и рекомендаций, связанных с вознаграждением.
Однако зачастую процесс создания работающего продукта на основе моделей машинного обучения представляет собой «чёрный ящик» для новичков в этой сфере.
Используйте интуицию – машинное обучение даёт абсолютно рациональные ей объяснения (и даже моделирует в глубоких нейронных сетях).
Искусственный интеллект развивается за счёт нейросетей, этот процесс называется машинное обучение.
Прогресс в сфере машинного обучения (направления компьютерной технологии, которое нередко считают подразделом более широкой области искусственного интеллекта) в последнее десятилетие привёл к скачкообразному расширению возможностей того, что компании могут делать с данными.
Для решения подобных проблем используется машинное обучение, ориентированное на такие группы задач, как таргетированная покупка цифровой рекламы или, в случае Cisco Systems и IBM, на создание десятков тысяч моделей потребительского поведения, чтобы определить, какие клиенты с какой вероятностью предпочтут те или иные товары.
Машинное обучение опирается на подобные знания, чтобы совершенствовать прогнозные возможности систем через процесс обработки больших объёмов данных по методу проб и ошибок, уходящий корнями в статистику и компьютерную науку.
Руководство также побуждает его команду «больше заниматься машинным обучением», но на данный момент это кажется ей волшебным чёрным ящиком.
Задача машинного обучения состоит в том, чтобы находить закономерности, которые проявляются не только в имеющихся данных, но и в общем, за их пределами, чтобы результат обучения был верен и в новых ситуациях, которые ранее никогда не возникали.
Точно так же, хотя его интерес к робототехнике и искусственному интеллекту возник из-за Amazon, эти области стали его интеллектуальной страстью, и теперь он ежегодно проводит встречу экспертов, интересующихся машинным обучением, автоматизацией, робототехникой и космосом.
Синонимы к словосочетанию «машинное обучение»
Сочетаемость слова «машинный»
Сочетаемость слова «обучение»
Значение словосочетания «машинное обучение»
Машинное обучение (англ. Machine Learning) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решению множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме. (Википедия)
Афоризмы русских писателей со словом «обучение»
- Мне бы хотелось… чтобы Вы, кроме обучения детей церковнославянскому языку, обратили внимание и на русскую грамоту, тем больше, что русских книг и учебников гораздо больше под руками и они гораздо разнообразнее, да и, кроме того, крестьянину не мешает знать и то и другое…
- (все афоризмы русских писателей)
Отправить комментарий
Дополнительно
- Как правильно пишется слово «машинный»
- Как правильно пишется слово «обучение»
- Разбор по составу слова «машинный» (морфемный разбор)
- Разбор по составу слова «обучение» (морфемный разбор)
- Перевод словосочетания «машинное обучение» и примеры предложений (английский язык)
- «Machine learning» in a sentence at WordTools.ai (английский язык)
Значение словосочетания «машинное обучение»
Машинное обучение (англ. Machine Learning) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решению множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Все значения словосочетания «машинное обучение»Синонимы к словосочетанию «машинное обучение»
- распознавание образов
- автоматизация маркетинга
- исследование операций
- имитационное моделирование
- искусственный интеллект
- (ещё синонимы...)