2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2025-01-22 17:21
Zde sdílíme několik příkladů strojového učení, které používáme každý den a možná ani netušíme, že je řídí ML
- Virtuální osobní asistenti.
- Předpovědi při dojíždění.
- Sledování videí.
- Služby sociálních médií.
- Filtrování e-mailového spamu a malwaru.
- Online zákaznická podpora.
- Zpřesnění výsledků vyhledávače.
Navíc, k čemu můžete strojové učení využít?
Pomocí strojového učení můžete provádět následující akce:
- Rozpoznávání obrázků, textu, videa.
- Zlepšení kybernetické bezpečnosti (webové algoritmy pro odhalování podvodů, malwaru, praní špinavých peněz, analýzy webového provozu, kyberzločinů)
- Lepší zákaznický servis (IVR)
- Lepší zdravotnická zařízení (detekce a prevence diabetu)
Podobně, co je strojové učení a proč ho potřebujeme? Strojové učení je potřeboval pro úkoly, které jsou příliš složité na to, aby je lidé přímo kódovali. Některé úkoly jsou tak složité, že je nepraktické, ne-li nemožné, aby pro ně lidé explicitně vypracovali všechny nuance a kód.
Následně se lze také ptát, jaké jsou výhody strojového učení?
8 hlavních obchodních výhod strojového učení
- Zjednodušuje produktový marketing a pomáhá s přesnými prognózami prodeje.
- Usnadňuje přesné lékařské předpovědi a diagnózy.
- Zjednodušuje časově náročnou dokumentaci při zadávání dat.
- Zlepšuje přesnost finančních pravidel a modelů.
- Snadná detekce spamu.
Jaké je použití ML?
Strojové učení ( ML ) je vědecká studie algoritmů a statistických modelů počítačových systémů použití provádět konkrétní úkol bez použití explicitních instrukcí, místo toho se spoléhat na vzory a odvození. Je vnímána jako podmnožina umělé inteligence.
Doporučuje:
Jaký jazyk je nejlepší pro strojové učení?
Strojové učení je rostoucí oblastí informatiky a několik programovacích jazyků podporuje rámec ML a knihovny. Mezi všemi programovacími jazyky je Python nejoblíbenější volbou, následuje C++, Java, JavaScript a C#
Proč byste se měli učit strojové učení?
To znamená, že můžete analyzovat tuny dat, extrahovat z nich hodnotu a získat z nich přehled a později tyto informace využít k trénování modelu strojového učení k předpovídání výsledků. V mnoha organizacích inženýr strojového učení často spolupracuje s datovým vědcem za účelem lepší synchronizace pracovních produktů
Je strojové učení bez dozoru?
Unsupervised learning je technika strojového učení, kde nepotřebujete dohlížet na model. Strojové učení bez dozoru vám pomůže najít všechny druhy neznámých vzorců v datech. Shlukování a asociace jsou dva typy učení bez dozoru
K čemu lze rozšířenou realitu využít?
Rozšířená realita je technologie, která pracuje na rozpoznávacím algoritmu založeném na počítačovém vidění, aby pomocí fotoaparátu vašeho zařízení rozšiřovala zvuk, video, grafiku a další senzorové vstupy na objektech reálného světa
Můžeme použít Javu pro strojové učení?
Java není přední programovací jazyk v této doméně, ale s pomocí knihoven s otevřeným zdrojovým kódem třetích stran může každý vývojář Java implementovat MachineLearning a dostat se do Data Science. Nyní se podívejme na nejoblíbenější knihovny používané pro MachineLearning v Javě