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Video: Wofür können wir maschinelles Lernen verwenden?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Hier teilen wir einige Beispiele für maschinelles Lernen, die wir täglich verwenden und vielleicht keine Ahnung haben, dass sie von ML angetrieben werden
- Virtuelle persönliche Assistenten.
- Vorhersagen beim Pendeln.
- Videoüberwachung.
- Social-Media-Dienste.
- E-Mail-Spam- und Malware-Filterung.
- Online-Kundensupport.
- Verfeinerung von Suchmaschinenergebnissen.
Und wofür können Sie maschinelles Lernen verwenden?
Mit maschinellem Lernen können Sie Folgendes tun:
- Bild-, Text-, Videoerkennung.
- Verbesserung der Cybersicherheit (webbasierte Algorithmen zur Erkennung von Betrug, Malware, Geldwäsche, Analyse des Webverkehrs, Cyberkriminalität)
- Besserer Kundenservice (IVRs)
- Bessere Gesundheitseinrichtungen (Erkennung und Prävention von Diabetes)
Was ist maschinelles Lernen und warum brauchen wir es? Maschinelles Lernen ist erforderlich für Aufgaben, die für Menschen zu komplex sind, um sie direkt zu codieren. Manche Aufgaben sind so komplex, dass es für Menschen unpraktisch, wenn nicht sogar unmöglich ist, alle Nuancen herauszuarbeiten und explizit dafür zu codieren.
Anschließend kann man sich auch fragen, was sind die Vorteile des maschinellen Lernens?
Die 8 wichtigsten geschäftlichen Vorteile von Machine Learning
- Vereinfacht das Produktmarketing und hilft bei genauen Verkaufsprognosen.
- Erleichtert genaue medizinische Vorhersagen und Diagnosen.
- Vereinfacht die zeitintensive Dokumentation bei der Dateneingabe.
- Verbessert die Präzision von Finanzregeln und -modellen.
- Einfache Spam-Erkennung.
Wozu dient ML?
Maschinelles Lernen ( ML ) ist die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen und statistischen Modellen, die Computersysteme verwenden um eine bestimmte Aufgabe auszuführen, ohne explizite Anweisungen zu verwenden, sondern sich stattdessen auf Muster und Schlussfolgerungen zu verlassen. Es wird als Teilmenge der künstlichen Intelligenz angesehen.
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Warum Sie maschinelles Lernen lernen sollten
Das bedeutet, dass Sie Tonnen von Daten analysieren, Werte extrahieren und Erkenntnisse daraus gewinnen und diese Informationen später nutzen können, um ein Modell für maschinelles Lernen zu trainieren, um Ergebnisse vorherzusagen. In vielen Organisationen arbeitet ein Ingenieur für maschinelles Lernen häufig mit einem Datenwissenschaftler zusammen, um eine bessere Synchronisierung von Arbeitsergebnissen zu erzielen
Was können wir von Perseus lernen?
Mut. Wie so ziemlich jeder große Held ist Perseus unglaublich mutig. Egal wie gefährlich die Monster auf seinem Weg sind, Perseus marschiert kühn vorwärts. Er ist unaufhaltsam – Gorgonen, Seeungeheuer, böse
Was soll ich für maschinelles Lernen lernen?
Es wäre besser, wenn Sie sich ausführlich über das folgende Thema informieren, bevor Sie mit dem Erlernen des maschinellen Lernens beginnen. Wahrscheinlichkeitstheorie. Lineare Algebra. Graphentheorie. Optimierungstheorie. Bayessche Methoden. Infinitesimalrechnung. Multivariate Berechnung. Und Programmiersprachen und Datenbanken wie:
Warum müssen wir maschinelles Lernen lernen?
Der iterative Aspekt des maschinellen Lernens ist wichtig, denn wenn Modelle neuen Daten ausgesetzt sind, können sie sich unabhängig anpassen. Sie lernen aus früheren Berechnungen, um zuverlässige, wiederholbare Entscheidungen und Ergebnisse zu erzielen. Eine Wissenschaft, die nicht neu ist – aber eine neue Dynamik gewonnen hat
Können wir Java für maschinelles Lernen verwenden?
Java ist keine führende Programmiersprache in dieser Domäne, aber mit Hilfe von Open-Source-Bibliotheken von Drittanbietern kann jeder Java-Entwickler Machine Learning implementieren und in Data Science einsteigen. Sehen wir uns im Folgenden die beliebtesten Bibliotheken an, die für Machine Learning in Java verwendet werden