L’apprentissage des machines

Séminaire - Incentive - Team Building

L’apprentissage des machines

24 mai 2019 Non classé 0

Les améliorations modernes en matière de sécurité des escroqueries, de suggestions de produits dans les magasins en ligne, d’efficacité des voyages et de diagnostics plus nombreux des soins de santé sont quelques-unes des nombreuses techniques que le progiciel d’apprentissage automatique crée actuellement une grande différence dans nos vies. Même dans ce cas, il existe certainement plus d’une sorte d’apprentissage de l’équipement, plus une sélection de techniques et de méthodes spécifiques pour les mettre en œuvre. Dans cette information, nous allons décomposer deux des types les plus courants – la compréhension supervisée et non supervisée – et passer en revue leurs variations en utilisant des visuels amusants et des circonstances réelles dans la communauté. Avant de plonger dans le vif du sujet des fonctions de découverte surveillées et non supervisées, examinons d’abord et comparons leurs différences. En ce qui concerne la compréhension surveillée, il existe un «fait fondamental», ce qui signifie fondamentalement que nous savons précisément quelles valeurs de sortie doivent être. Les vérités du sol sont des présomptions du monde entier sur ce que nous comprenons. Par exemple, les chiots sont des chiens et les chats sont des chatons. C’est peut-être une simplification exagérée, mais il est important de noter que, puisque nous avons été formés à cette étape de notre vie quotidienne, nous devrons également enseigner le matériel. D’où l’objectif de regarder étudier. Dans notre exemple, nous verrons comment un appareil peut être qualifié pour distinguer les chiens des chats. Nous expliquons facilement ci-dessous comment les étiquettes sont appliquées aux données d’instruction pour fournir une structure à l’algorithme d’étude des équipements. Prenez en compte, l’équipement ne sait pas spécifiquement comment diviser les chats en chiens de compagnie, il comprend vraiment ce qu’il a calculé jusqu’à présent. C’est pourquoi les infos de coaching et les libellés appropriés sont vraiment essentiels. Si les informations sont bruyantes ou erronées, cela peut avoir un impact sur la qualité de la compréhension de la machine. Plus le temps et l’énergie consacrés aux études supervisées sont intéressants, plus les résultats seront corrects. Il est peu probable que le produit soit probablement sur la première fois, il appartient donc à la personne associée au produit de le raffiner. Il existe de nombreuses méthodes de découverte supervisée, mais deux des méthodes les plus utilisées de nos jours sont la classification et la régression. L’exemple que nous avons utilisé pour distinguer les chiens de chatons est appelé catégorie.