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        1. 主頁 > 人工智能 >

        數據驅動算法在機器學習中的應用

         
         
            機器學習的概念分析
         
            機器學習作為一個概念,與增強計算機使用算法和神經網絡模型進行學習以及更快、更有效地執行各種任務的能力有關。機器學習或ML通過使用數據或數據集做出決策來幫助構建模型。它可用于簡化組織中的決策和執行績效。這個詞是1959年由ArthurSamuel創造的,他來自人工智能和電腦游戲,來自美國。
        人工智能
         
            從概念上講,ML或機器學習模仿了人類生物學上發現的腦細胞交互模型。在大腦活動期間,當神經元相互交流時,這些反過來又使人類能夠輕松執行各種功能和任務,而無需任何其他外部形式的支持。就像人腦中的神經元根據情況剖析每個任務一樣,在ML中,根據各種算法利用數據進行預測、分類和表示,以解決復雜的問題并提出解決方案。
         
            機器學習中的神經網絡模型也是基于DonaldHebb博士在TheOrganizationofBehavior中的理論。在制定機器學習概念方面的一些顯著貢獻是基于1950年代IBM的ArthurSamuel的進化工作的逐步實施,他開發了一個計算機程序。該計算機程序涉及alpha-beta剪枝,用于測量跳棋游戲中每一方獲勝的機會。緊隨其后的是定制機器Perceptron,由FrankRosenblatt于1957年開發,專為圖像識別而構建,導致了MercelloPelillo于1967年開發的用于基本模式識別的最近鄰算法。
         
            機器學習算法和模型
         
            機器學習基于算法和模型的校準功能。簡單來說,算法可以被稱為利用結構化或非結構化數據產生輸出的簡單過程。同時,機器學習模型表示使用程序達到結果以完成所需任務的程序和過程(算法)的結合。
         
            算法是進行預測的公式;機器學習模型是實現算法后產生的輸出的更廣泛的方面。因此,引用機器學習算法導致ML模型而不是反之亦然,在技術方面是有效的。要了解ML算法的作用,讓我們先看看機器學習中的模型。
         
            機器學習模型分為三大類:
         
            監督學習:在監督學習中,在不確定的情況下,計算證據以根據已知數據集(輸入)和已知數據響應(輸出)進行預測,以開發新數據或數據集作為響應。監督學習進一步使用分類和回歸等技術來提出其他機器學習模型。
         
            無監督學習:無監督學習涉及從輸入數據得出推論,而沒有來自具有內在數據集或結構的隱藏模式的標記響應。
         
            強化學習:在機器學習的強化學習模型中,基于試錯法,在復雜的環境中做出一系列決策。根據做出的決定的結果,有獎勵和懲罰有助于最終做出反應。
         
            現在要詳細說明機器算法的作用,讓我們以基于聚類的機器學習算法K-means為例??紤]了幾個簇,k作為變量。識別每個集群的中心或質心,并在其基礎上定義數據點。在多次迭代中,重新識別數據點和集群,一旦定義了所有中心,數據點將與每個集群對齊,并靠近集群中心。該算法在訓練數據上表現出色,有助于對各種AI程序的音頻檢測和圖像分割的復雜任務進行排序。
         
         
         
            使機器學習成為根據業務需求探索和發展的進步領域的另一個方面是它對處理數據的需求。各種形式的訓練數據是機器學習的基礎。從出于安全目的檢測對象到預測業務趨勢,高效且高性能的算法本質上都是以數據為中心的;數據集越準確,算法產生的輸出就越準確。
         
            機器學習中由數據驅動的算法
         
            在物理世界中,人類交互的大部分方面都是基于與各種無形數據的動態關系,人類的大腦每天都會執行許多簡單的數據驅動計算。同樣,計算基于機器學習中的數據或標記訓練數據,這有助于基于人工智能(AI)的程序工作增加價值。與編寫程序代碼以自動化流程或對大量數據進行深入調查相比,算法的使用要可靠得多,速度也快得多。
         
            機器學習算法是在所提供數據的幫助下產生一組結果的數學方法。因此,數據的重要性是機器學習過程中的核心。由ML提供支持的AI程序的效率取決于輸入算法代碼的訓練數據的質量。不準確的數據集也會降低性能。
         
            對于產生高價值輸出的ML算法來說,高質量訓練數據集的可用性是必須的。訓練數據集是根據AI應用程序的目標開發的帶注釋或闡明的數據。
         
         
         
            首先,兩種類型的數據決定了機器學習算法的工作方式。
         
            手動數據標注
         
            自動數據標記
         
            AI輔助數據標注
         
            自動與手動和人工智能輔助數據標記存在一些關鍵差異。在手動數據標記中,群眾力量根據共享指南或定義來附加標簽的技術來標記原始數據。而在自動數據標記中,訓練數據由程序標記,并在加載執行之前檢查其準確性。而且,人工智能輔助數據標記需要自動化程序和人工來生成高質量的訓練數據。
         
            基于數據的算法在現實世界中的應用
         
            這些算法和技術適用于各個行業和經濟部門。在數字技術和數據驅動的生態系統時代,面對高效數據創建和開發挑戰的復雜要求,在智慧城市、網絡安全、智慧醫療、社交媒體和商業等領域,機器學習也正在使數據結構化和發展成為可能。處理可用數據以做出更好的決策、提高績效和增強業務可持續性。
         
            在衛生部門,人工智能程序正在執行由高度可用的訓練數據驅動的任務。這些數據使諸如二十億等健康應用程序通過檢測對象、動作、屬性、視聽輸入、語音輸入、神經網絡、語音輸出、身體控制等來幫助客戶跟蹤他們的健康訓練計劃的進度。,正在幫助支持AI的應用程序解碼復雜的任務,例如:
         
            了解場景
         
            理解口語
         
            理解對象和動作
         
            通過聊天機器人生成口語
         
            控制助手的身體
         
            了解人體姿勢
         
            將視覺概念與文字等聯系起來。
         
            行為
         
            在金融等領域,機器學習算法正在幫助企業發現未來的投資機會;同時,對于政府部門,ML算法通過簡單地處理來自多個來源的復雜數據,幫助處理欺詐、身份盜竊和提高公共工程的效率。此外,隨著數據量增加到海量,機器學習或機器學習通過使用復雜的數據集并幫助垂直業務解決未來的眾多挑戰來增加價值。
         
            尾注
         
            理想情況下,機器學習用于處理涉及大量數據的復雜計算任務,并且沒有靜態公式來得出結果。多年來,隨著機器學習研究和演進的不斷深入,醫療、能源生產、汽車、航空航天、制造和金融等業務部門都從其模型中受益。機器學習模型和算法正在幫助解決特定行業的問題,并通過對象檢測、信用評分、貿易預測、DNA測序和預測性維護提供未來的全行業解決方案。
         
            在未來幾年,隨著數據的持續增長和對可變數據的需求進一步攀升,我們希望看到使用由機器學習算法提供支持的人工智能程序執行許多其他任務,其中模型有助于讀取和處理數據并平衡燃料全球企業部門的可持續性。

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