Machine learning
Conté anuncis
10+
Baixades
Per a tots els públics
info
Sobre l'aplicació
L'aprenentatge automàtic (ML), o aprenentatge automàtic, s'ha convertit en una paraula de moda popular al món de la tecnologia i la intel·ligència artificial. En aquest article, explorarem els conceptes bàsics i el potencial que conté l'aprenentatge automàtic i com aquesta tecnologia ha canviat diversos aspectes de les nostres vides.
Què és l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic és una branca de la intel·ligència artificial que s'ocupa de desenvolupar sistemes informàtics capaços d'aprendre de les dades i l'experiència per millorar el rendiment sense necessitat de programar-los explícitament. En l'aprenentatge automàtic, els algorismes s'utilitzen per analitzar i estudiar patrons de dades, de manera que les màquines puguin fer prediccions i prendre decisions intel·ligents.
Aprenentatge supervisat: en l'aprenentatge supervisat, els models de ML s'entrenen mitjançant conjunts de dades amb etiquetes conegudes. Per exemple, en la classificació d'imatges, el model s'entrena proporcionant exemples d'imatges juntament amb les seves respectives etiquetes de categoria. L'objectiu és que el model pugui reconèixer i predir les etiquetes adequades per a dades noves.
Què és l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic és una branca de la intel·ligència artificial que s'ocupa de desenvolupar sistemes informàtics capaços d'aprendre de les dades i l'experiència per millorar el rendiment sense necessitat de programar-los explícitament. En l'aprenentatge automàtic, els algorismes s'utilitzen per analitzar i estudiar patrons de dades, de manera que les màquines puguin fer prediccions i prendre decisions intel·ligents.
Aprenentatge supervisat: en l'aprenentatge supervisat, els models de ML s'entrenen mitjançant conjunts de dades amb etiquetes conegudes. Per exemple, en la classificació d'imatges, el model s'entrena proporcionant exemples d'imatges juntament amb les seves respectives etiquetes de categoria. L'objectiu és que el model pugui reconèixer i predir les etiquetes adequades per a dades noves.
Data d'actualització:
La seguretat comença en entendre com els desenvolupadors recullen i comparteixen les teves dades. Les pràctiques de privadesa i seguretat de les dades poden variar segons l'ús que es fa de l'aplicació, la regió i l'edat. El desenvolupador ha proporcionat aquesta informació i és possible que l'actualitzi al llarg del temps.
No es comparteixen dades amb tercers
Més informació sobre com els desenvolupadors declaren la compartició de dades
No es recullen dades
Més informació sobre com els desenvolupadors declaren la recollida de dades
Les dades s'encripten mentre estan en trànsit
Les dades no es poden suprimir
