Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

Máy học là gì ? The đóng góp của machine learning trong cuộc sống và công nghệ ngày nay.

1. Học máy học máy là gì?

Machine learning (machine learning) là một bộ trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho máy tính năng tự động học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm trong quá khứ đồng thời xác định các mẫu để đưa ra dự đoán tối thiểu của con người có thể được không.

Các máy chủ hoạt động cho phép máy tính phương pháp mà không cần thiết lập ràng buộc. Machine learning ứng dụng được cung cấp mới dữ liệu và chúng ta có thể học hỏi, phát triển, phát triển và thích ứng dụng một cách độc lập.

Học máy lấy độ sâu thông tin từ khối lượng lớn dữ liệu bằng cách tận dụng các thuật toán để xác định các mẫu và học trong một quy trình lặp đi lặp lại. ML thuật toán sử dụng các phương pháp tính toán để học trực tiếp từ dữ liệu thay thế vì dựa vào bất kỳ phương pháp nào trước có thể sử dụng làm mô hình.

Hiệu suất của máy học thuật toán cải thiện một cách thích ứng với mẫu lượng gia tăng có sẵn trong quá trình làm việc. Ví dụ: học chuyên sâu là một lĩnh vực phụ của máy tính đào tạo máy tính bắt các điểm đặc biệt của con người như học từ các ví dụ. Nó cung cấp hiệu suất thông số tốt hơn so với thông thường học máy thuật toán.

Ngày nay, với sự gia tăng của dữ liệu lớn, IoT và máy tính phổ biến, máy học trở nên yếu tố để giải quyết các vấn đề trên nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như:

• Tài khoản tính toán (tín dụng tính năng, thuật toán giao dịch)
• Máy tính thị giác (mặt nhận dạng, chuyển động theo dõi, phát hiện đối tượng)
• Sinh học tính toán (DNA tự trình giải, phát hiện khối u não, phát hiện thuốc)
• Ô tô, hàng không vũ trụ và sản xuất (bảo trì dự phòng)
• Xử lý tự nhiên ngôn ngữ (giọng nói nhận dạng)

2. The đóng góp của học máy là gì?

2.1 Bảo mật dữ liệu

Máy học mô hình học có thể xác định các lỗ hổng bảo mật dữ liệu trước khi chúng tôi có thể chuyển thành phạm vi. Bằng cách xem xét các kinh nghiệm trong quá khứ, các máy học có thể dự đoán các hoạt động rủi ro cao trong tương lai để có thể chủ động giảm thiểu rủi ro.

2.2 Ứng dụng trong lĩnh vực tài chính

Các ngân hàng, công ty giao dịch môi trường và các công ty fintech sử dụng máy học thuật toán để tự động hóa giao dịch và cung cấp dịch vụ tư vấn tài chính cho các nhà đầu tư. Bank of America đang sử dụng một chatbot, Erica, để hỗ trợ khách hàng tự động hóa.

2.3 Ứng dụng trong lĩnh vực y tế

Máy học được sử dụng để phân tích các thiết bị dữ liệu không ngừng hoạt động nhằm thúc đẩy nhanh các công việc điều trị và chữa bệnh, cải thiện kết quả của bệnh nhân và tự động hóa các quy trình thông thường. bad ngăn chặn của con người. Ví dụ: Watson của IBM sử dụng khai thác dữ liệu để cung cấp dữ liệu cho bác sĩ mà họ có thể sử dụng để cá nhân hóa điều trị cho bệnh nhân.

2.4 Play the current time

AI đang được sử dụng trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng để phân tích năng lượng tự động. Công ty dịch vụ Capgemini tuyên bố rằng các hệ thống phát hiện nghệ thuật sử dụng máy học và phân tích giúp giảm thiểu 70% điều kiện thời gian và cải thiện độ chính xác của công việc phát hiện lên 90%.

2.5 Ứng dụng trong Bán lẻ lĩnh vực

Các nhà nghiên cứu và phát triển AI đang sử dụng ML toán học để phát triển các công cụ xuất đề tài AI đưa ra các đề xuất sản phẩm có liên kết dựa trên các lựa chọn trước đây của người mua, cũng như lịch sử dữ liệu , address and kernel learning.

>>> Đón đọc bài viết:  Những điều cần biết về máy học Máy học

Nguyễn Cúc