Машинное обучение:
Машинное обучение или ML — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), который использует статистические методы для решения больших объемов данных без какого-либо вмешательства человека. Машинное обучение помогает решать проблемы, аналогичные тому, как это делают люди, но с использованием крупномасштабных данных и автоматизированных процессов. ML может играть жизненно важную роль в широком спектре базовых приложений, например, в интеллектуальном анализе информации, обработке обычных языков, распознавании изображений и основных платформах. ML дает вероятные договоренности в этом большом количестве областей, и небо является пределом оттуда и должно стать опорой нашей будущей цивилизации.
Приложение:
- Прогноз спама по электронной почте
- Обнаружение онлайн-мошенничества
- Прогноз трафика
- Система рекомендаций
Обработка естественного языка (NLP):
Обработка естественного языка — это способность компьютерной программы понимать человеческий язык так, как на нем говорят. Он исследует использование компьютеров для обработки или понимания человеческого языка с целью выполнения полезного действия. НЛП — это отношения между компьютерами и человеческим языком.
Некоторые приложения НЛП:
- Анализ настроений
- Извлечение информации
- Поиск информации
- Чат-бот
Глубокое обучение:
Глубокое обучение — это подмножество области машинного обучения, основанное на искусственных нейронных сетях, которые учат компьютеры учиться на примерах. Это функция искусственного интеллекта, которая имитирует человеческий мозг при обработке данных и создании шаблонов для использования при принятии решений. Это функция ИИ, которая имитирует процесс обучения и мышления человека для обработки неструктурированных и немаркированных данных.
Приложение:
- Google Языковой перевод
- Алекса
- Беспилотные автомобили
- Голосовой синтез
- Распознавание лиц
