Video: Kujifunza kwa mashine ni nini katika akili ya bandia?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Kujifunza kwa mashine ML akili bandia.
Kwa kuzingatia hili, AI na kujifunza kwa mashine ni nini?
Artificial Intelligence na Kujifunza kwa Mashine ni masharti ya sayansi ya kompyuta. Kujifunza kwa Mashine : Kujifunza kwa Mashine ni kujifunza ambayo mashine inaweza kujifunza yenyewe bila kupangwa wazi. Ni maombi ya AI ambayo hutoa mfumo uwezo wa kujifunza na kuboresha kiotomatiki kutokana na uzoefu.
Pili, mfano wa kujifunza mashine ni nini? 10 bora ya maisha halisi mifano ya Kujifunza kwa Mashine . Kwa mfano , uchunguzi wa kimatibabu, usindikaji wa picha, utabiri, uainishaji, kujifunza chama, regression nk Mifumo ya akili iliyojengwa juu yake kujifunza mashine algoriti zina uwezo wa kujifunza kutoka kwa uzoefu wa zamani au data ya kihistoria.
Baadaye, swali ni, je, AI ni sehemu ya kujifunza kwa mashine?
Kujifunza kwa mashine ni sehemu ndogo ya AI . Ni hayo tu kujifunza mashine hesabu kama AI , lakini si wote AI hesabu kama kujifunza mashine . Mnamo 1959, ArthurSamuel, mmoja wa waanzilishi wa kujifunza mashine , imefafanuliwa kujifunza mashine kama "sehemu ya masomo ambayo huipa kompyuta uwezo wa kujifunza bila kupangwa wazi."
Kuna tofauti gani kati ya akili ya bandia na kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina?
AI inamaanisha kupata kompyuta ili kuiga tabia ya mwanadamu kwa njia fulani. Kujifunza kwa mashine ni asubset ya AI , na inajumuisha ya mbinu zinazowezesha kompyuta kubaini mambo kutoka kwa data na kutoa AI maombi.
Ilipendekeza:
Je! ni akili ya bandia jinsi inavyotofautiana na akili ya asili?
Baadhi ya tofauti kati ya Akili Bandia na Asili ni: Mashine za Akili Bandia zimeundwa kutekeleza kazi chache maalum huku zikitumia nishati fulani ambapo katika Uakili wa Asili, mwanadamu anaweza kujifunza mamia ya ujuzi tofauti wakati wa maisha
Kwa nini Unapaswa Kujifunza kujifunza kwa mashine?
Inamaanisha kuwa unaweza kuchanganua data nyingi, kutoa thamani na kukusanya maarifa kutoka kwayo, na baadaye kutumia maelezo hayo kutoa mafunzo kwa modeli ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri matokeo. Katika mashirika mengi, mhandisi wa kujifunza mashine mara nyingi hushirikiana na mwanasayansi wa data kwa ulandanishi bora wa bidhaa za kazi
Ninapaswa kujifunza nini kwa kujifunza kwa mashine?
Itakuwa bora ikiwa utajifunza zaidi kuhusu mada ifuatayo kwa undani kabla ya kuanza kujifunza kujifunza kwa mashine. Nadharia ya Uwezekano. Algebra ya mstari. Nadharia ya Grafu. Nadharia ya Uboreshaji. Mbinu za Bayesian. Calculus. Calculus ya Multivariate. Na lugha za programu na hifadhidata kama:
Kwa nini tunahitaji kujifunza kujifunza kwa mashine?
Kipengele cha kujirudia cha kujifunza kwa mashine ni muhimu kwa sababu miundo inapofichuliwa kwa data mpya, inaweza kubadilika kivyake. Wanajifunza kutokana na hesabu za awali ili kutoa maamuzi na matokeo ya kuaminika, yanayorudiwa. Ni sayansi ambayo si mpya - lakini ambayo imepata kasi mpya
Kwa nini kujifunza kwa msingi wa mfano kunaitwa kujifunza kwa uvivu?
Kujifunza kwa msingi wa matukio ni pamoja na jirani wa karibu zaidi, urejeshaji wa uzani wa ndani na mbinu za hoja zinazotegemea kesi. Mbinu zinazotegemea mifano wakati mwingine hujulikana kama mbinu za uvivu za kujifunza kwa sababu huchelewesha kuchakata hadi tukio jipya lazima liainishwe