學習但人工智慧並不僅僅依賴機器學習。它還使用其他方法如模擬數位孿生和專家系統。這就是為什麼機器學習被認為是人工智慧的子類別。 如何建立機器學習模型 要開發機器學習模型必須遵循四個步驟 選擇並組織訓練資料集； 選擇在訓練資料集上運行的演算法； 訓練演算法； 使用並最佳化模型。 . 選擇並組織訓練資料集 首先您需要選擇並組織資料集。這些數據將用於提供機器學習模型以便它學會解決其創建的問題。
資料可以是標籤的也可以是
沒有標籤的。在這兩種情況下資料的準備和清理必須特別 柬埔寨 WhatsApp 號碼數據 關注這可能會導致模型訓練出現偏差並影響預測結果。 . 選擇要運行的演算法 接下來您必須選擇一種用於提取的訓練資料的演算法。要運行的演算法類型取決於兩個標準訓練資料的類型和數量以及要解決的問題的類型。 . 訓練演算法 下一步涉及訓練演算法。該過程是迭代的。透過該演算法我們運行變數然後將結果與演算法應產生的結果進行比較。
為了提高結果的準確性可以
在再次運行變數之前調整變數直到演算法提供預期結果。經過訓練後演算法採用機器學習模型的形式。 . 模型的使用與最佳化 最後剩下的就是使用該模型並繼續改進它。然後將該模型用於新數據其來源取決於要解決的問題。模型的準確性也會隨著時間而改變。 使用機器學習的範例 查看推薦 在 或 等平台上機器學習使系統能夠看到觀看影片 的使用者往往也會觀看影片 且觀看時間較長。
然後平台就會了解到該影
片對影片 的觀眾感興趣並將其推薦給他們。 臉部辨識 哈珀李的《殺死一隻知更鳥》：摘要 為了使臉部辨識系統發揮作用它需要識別人的圖像或影片。系統從不同角度顯示該人臉部的內容越多它就能越準確地識別新圖像中的該人。對資料進行大規模處理以便在新元素到達時做出決策是機器學習的基本原理之一。 智慧汽車 越來越多的車型配備了能夠偵測障礙物和交通標誌的偵測器和攝影機。借助機器學習透過駕駛和分析環境這些車輛能夠越來越準確地識別這些元素。
正是有了這樣的系統如果你太靠近中心線汽車就能夠糾正你的 廣告數據 軌跡甚至自行駕駛。 藥品 機器學習在醫學上有很多用例。其中之一是其在治療潛在癌性腫瘤的用途。電腦使用包含先前腫瘤及其進化資訊的資料庫並用它來預測目前正在研究的腫瘤的進化。這有助於為患者找到最佳的治療方法。 詐欺識別 許多金融軟體程式使用機器學習來分析交易。收集的大量數據使軟體能夠估計普通交易的情況。當交易不遵循這種模式時軟體會立即註意到它然後可以啟動進一步調查以確定該異常交易是否是欺詐性的。