Машинное обучение
Машинное обучение — это методология анализа данных, которая помогает компьютерам обслуживать то, что присуще людям, а существа учатся на основе опыта. Алгоритмы машинного обучения используют вычислительные методологии для «изучения» фактов прямо из данных, не полагаясь на заданное уравнение в качестве модели.
Машинное обучение важно, потому что оно дает компаниям представление о тенденциях в действиях клиентов и бизнес-процессах, а также поддерживает развитие новых продуктов.
теперь машинное обучение используется в широком спектре операций. Возможно, одним из самых известных примеров применения машинного обучения является механизм рекомендаций, который используется в новостной ленте Facebook. Facebook использует машинное обучение, чтобы персонализировать способы погашения канала каждого участника.
Машинное обучение работает вокруг каждого из нас. Когда мы взаимодействуем с банками, совершаем покупки в Интернете или пользуемся социальными сетями, алгоритмы машинного обучения вступают в игру, чтобы сделать наш опыт эффективным, плавным и безопасным. Машинное обучение и технологии, связанные с ним, развиваются быстро, и мы только начинаем ломать голову над его достоинствами.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект — это одна из новых технологий, которые тестируют логику человека в системах ИИ. Исследователи добились значительных успехов в деликатных системах ИИ, в то время как в сильных системах ИИ они просто оставили незначительный след.
Искусственный интеллект (ИИ) применяет расширенный анализ и логически обоснованные способы, включая машинное обучение, для интерпретации событий, поддержки и автоматизации выводов и выполнения действий.
Искусственный интеллект позволяет машинам решать и достигать определенных целей. ИИ включает машинное обучение посредством глубокого обучения. Первый относится к машинам, автоматически обучающимся на основе данных без поддержки со стороны людей. Глубокое обучение позволяет машине обрабатывать огромное количество бесформенных данных, таких как учебники, изображения и аудио.
Заключение
По всему миру есть компании, которые проводят обширные исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта. При нынешних темпах роста он может стать движущей силой в течение очень долгого времени в будущем. Узнайте разницу между AI, ML и DL в этом блоге.
