Machine learning
Sisaldab reklaame
4,8star
121 arvustust
10 tuh+
Allalaadimised
Kõik
info
Rakenduse teave
Masinõppe on arvutiteaduse valdkonna, mis annab arvutisüsteemide võime "õppida" (st järk-järgult parandada tulemuslikkust konkreetse ülesande) andmetega, ilma selgesõnaliselt programmeeritud.
Nimi Masinõppe mõtles 1959 Arthur Samuel. Arenenud uuringu kujutuvastuseks ja arvutuslik õppimise teooria tehisintellekti, Masinõppimise uurib uuringu ja ehitus algoritme, mis saab õppida ja teha prognoose andmete - algoritmid ületada järgmisi rangelt staatilised programmi juhiseid tehes andmepõhistele ennustused või otsuste 2 läbi hoone mudel proovi sisendid. Masinõppe töötab vahemikus arvuti ülesandeid, kus projekteerimine ja programmeerimine selgesõnaline algoritme hea tulemuslikkust on keeruline või võimatu; Näiteks rakenduste hulka e-posti filtreerimist, avastamise võrgu sissetungijate või pahatahtlik siseringi tööd andmete rikkumise, optiline (OCR), õppimine auaste ja arvuti nägemine.
Masinõppe on tihedalt seotud (ja sageli kattub) arvutuslikke statistika, mis keskendub ka ennustus tegemise abil arvutid. See on tihedalt seotud matemaatilise optimeerimise mis pakub meetodeid, teooria ja kohaldamise domeenid valdkonnas. Masinõppe mõnikord conflated andmete kaevandamine, kus viimane alamandmeväljal keskendub rohkem ettevalmistav andmete analüüsi ja tuntakse järelevalveta õppimist. vii Masinõppe võib olla ka järelevalveta ja kasutada õppida ja fooni käitumuslike profiilid erinevate üksuste ja seejärel kasutada, et leida mõtestatud kõrvalekaldeid.
Jooksul valdkonnas andmete analüüsi, masin õppimise meetod kasutatakse, et töötada keeruliste mudelite ja algoritme, mis võimalda ennustus; Kaubanduses, seda nimetatakse ennustav analytics. Need analüütilisi mudeleid võimaldab teadlastel andmeid teadlaste, inseneride ja analüütikud "toota usaldusväärne, korratav otsused ja tulemused" ja paljastada "peidetud teadmisi" õppides ajalooline suhteid ja andmete suundumust.
Tõhus Masinõppimise on raske, sest leida mustrid on raske ja sageli ei piisa treeningu andmed on saadaval tulemusena masina-õppe programmid sageli ei täida.
Nimi Masinõppe mõtles 1959 Arthur Samuel. Arenenud uuringu kujutuvastuseks ja arvutuslik õppimise teooria tehisintellekti, Masinõppimise uurib uuringu ja ehitus algoritme, mis saab õppida ja teha prognoose andmete - algoritmid ületada järgmisi rangelt staatilised programmi juhiseid tehes andmepõhistele ennustused või otsuste 2 läbi hoone mudel proovi sisendid. Masinõppe töötab vahemikus arvuti ülesandeid, kus projekteerimine ja programmeerimine selgesõnaline algoritme hea tulemuslikkust on keeruline või võimatu; Näiteks rakenduste hulka e-posti filtreerimist, avastamise võrgu sissetungijate või pahatahtlik siseringi tööd andmete rikkumise, optiline (OCR), õppimine auaste ja arvuti nägemine.
Masinõppe on tihedalt seotud (ja sageli kattub) arvutuslikke statistika, mis keskendub ka ennustus tegemise abil arvutid. See on tihedalt seotud matemaatilise optimeerimise mis pakub meetodeid, teooria ja kohaldamise domeenid valdkonnas. Masinõppe mõnikord conflated andmete kaevandamine, kus viimane alamandmeväljal keskendub rohkem ettevalmistav andmete analüüsi ja tuntakse järelevalveta õppimist. vii Masinõppe võib olla ka järelevalveta ja kasutada õppida ja fooni käitumuslike profiilid erinevate üksuste ja seejärel kasutada, et leida mõtestatud kõrvalekaldeid.
Jooksul valdkonnas andmete analüüsi, masin õppimise meetod kasutatakse, et töötada keeruliste mudelite ja algoritme, mis võimalda ennustus; Kaubanduses, seda nimetatakse ennustav analytics. Need analüütilisi mudeleid võimaldab teadlastel andmeid teadlaste, inseneride ja analüütikud "toota usaldusväärne, korratav otsused ja tulemused" ja paljastada "peidetud teadmisi" õppides ajalooline suhteid ja andmete suundumust.
Tõhus Masinõppimise on raske, sest leida mustrid on raske ja sageli ei piisa treeningu andmed on saadaval tulemusena masina-õppe programmid sageli ei täida.
Värskendatud:
Ohutus algab sellest, et mõistaksite, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad võivad olenevalt kasutamisest, piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda võidakse aja jooksul värskendada.
See rakendus võib seda tüüpi andmeid jagada kolmandate osapooltega
Asukoht, Tegevused rakendustega ja veel 2
Andmeid ei koguta
Lisateave selle kohta, kuidas arendajad andmete kogumisest teada annavad
Andmed on edastamisel krüpteeritud
Andmeid ei saa kustutada
Hinnangud ja arvustused
4,8
119 arvustust
