Taula de continguts:
Vídeo: Per a què podem utilitzar l'aprenentatge automàtic?
2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44
Aquí compartim alguns exemples d'aprenentatge automàtic que fem servir cada dia i potser no tenim ni idea que estan impulsats per ML
- Assistents personals virtuals.
- Prediccions durant els desplaçaments.
- Vídeos de vigilància.
- Serveis de xarxes socials.
- Filtre de correu brossa i programari maliciós.
- Atenció al client en línia.
- Refinació de resultats del motor de cerca.
A més, per a què pots utilitzar l'aprenentatge automàtic?
Podeu fer el següent amb Machine Learning:
- Reconeixement d'imatge, text, vídeo.
- Millorar la ciberseguretat (algoritmes basats en la web per detectar fraus, programari maliciós, blanqueig de capitals, anàlisi de trànsit web, ciberdelictes)
- Millor servei al client (IVR)
- Millors instal·lacions sanitàries (detecció i prevenció de la diabetis)
De la mateixa manera, què és l'aprenentatge automàtic i per què el necessitem? Aprenentatge automàtic és necessari per a tasques massa complexes perquè els humans puguin codificar directament. Algunes tasques són tan complexes que és poc pràctic, si no impossible, per als humans resoldre tots els matisos i codificar-les de manera explícita.
Posteriorment, també es pot preguntar, quins són els beneficis de l'aprenentatge automàtic?
Els 8 principals avantatges empresarials de l'aprenentatge automàtic
- Simplifica el màrqueting de productes i ajuda en previsions de vendes precises.
- Facilita prediccions i diagnòstics mèdics precisos.
- Simplifica la documentació que requereix molt de temps en l'entrada de dades.
- Millora la precisió de les normes i models financers.
- Fàcil detecció de correu brossa.
Per a què serveix ML?
Aprenentatge automàtic ( ML ) és l'estudi científic dels algorismes i models estadístics que els sistemes informàtics utilitzar per realitzar una tasca específica sense utilitzar instruccions explícites, basant-se en patrons i inferència. Es veu com un subconjunt de la intel·ligència artificial.
Recomanat:
Per què hauríeu d'aprendre aprenentatge automàtic?
Vol dir que podeu analitzar tones de dades, extreure valor i obtenir-ne informació, i després fer servir aquesta informació per entrenar un model d'aprenentatge automàtic per predir resultats. En moltes organitzacions, un enginyer d'aprenentatge automàtic sovint s'associa amb un científic de dades per a una millor sincronització dels productes de treball
Per què les empreses haurien d'utilitzar l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic en els negocis ajuda a millorar l'escalabilitat empresarial i a millorar les operacions empresarials de les empreses de tot el món. Les eines d'intel·ligència artificial i nombrosos algorismes de ML han guanyat una enorme popularitat a la comunitat d'anàlisi empresarial
Què he d'aprendre per a l'aprenentatge automàtic?
Seria millor si apreneu més informació sobre el tema següent en detall abans de començar a aprendre aprenentatge automàtic. Teoria de la probabilitat. Àlgebra linial. Teoria dels grafs. Teoria de l'optimització. Mètodes bayesians. Càlcul. Càlcul multivariant. I llenguatges de programació i bases de dades com:
Què és millor per a l'aprenentatge automàtic de Java o Python?
Velocitat: Java és més ràpid que Python Java és 25 vegades més ràpid que Python. Interins de concurrència, Java supera Python. Java és la millor opció per crear aplicacions d'aprenentatge automàtic grans i complexes a causa de les seves excel·lents aplicacions d'escala
Podem utilitzar Java per a l'aprenentatge automàtic?
Java no és un llenguatge de programació líder en aquest domini, però amb l'ajuda de biblioteques de codi obert de tercers, qualsevol desenvolupador de Java pot implementar l'aprenentatge automàtic i entrar a la ciència de dades. Seguint endavant, vegem les biblioteques més populars utilitzades per a MachineLearning a Java