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Device Discovery ist eine Abteilung der künstlichen Intelligenz, die es PCs ermöglicht zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Dieser Beitrag konzentriert sich auf die vielfältigen Formen des Geräteverständnisses und wie sie in unserem Alltag verwendet werden.
Equipment Mastering ist auch ein wichtiger Teil der synthetischen Intelligenz. KI wird normalerweise als das Potenzial des Computing beschrieben, und ML kann verwendet werden, um viele Methoden intelligenter zu machen, als sie es zuvor waren.
ML ist aus diesem Grund eine Teilmenge der Gerätesteuerung nutzt Algorithmen, um Probleme zu lösen, die mit herkömmlichen Techniken nicht mühelos gelöst werden können. Dasselbe gilt für statistische Studien und rechnerische Ermittlungen: Die beiden zählen auf Desktops, um zu untersuchen, wie Faktoren ihre Arbeit erledigen, indem sie ihre Eingabeinformationen im Laufe der Zeit beobachten und Vorhersagen erstellen, die sich auf diese Personenbeobachtungen konzentrieren (und sie gelegentlich sogar bearbeiten). Probabilistisches Lernen beinhaltet die Zuordnung von Wahrscheinlichkeiten zu einzigartigen Ergebnissen, hauptsächlich basierend auf früheren Aktivitäten mit äquivalenten Bedingungen. Induktives Verständnis bedeutet, frühere Informationssätze als Illustrationen für neue Umstände zu verwenden, wo solche Beispiele noch nicht existieren – wie das Erlernen neuer Methoden eines früheren Haustierhundes!
Maschinelles Studieren wird angewendet, um den aktuellen Bestandsmarkt vorherzusagen. Es wird auch verwendet, um Wetterbedingungen vorherzusagen, und es wurde sogar verwendet, um den Verkaufspreis von Öl zu ermitteln.
Machine Finding ist eine Art künstliche Intelligenz (KI), die Algorithmen verwendet, um Vorhersagen zu treffen vorhersehbare zukünftige Funktionen basieren hauptsächlich auf Informationen, die aus früheren Erfahrungen oder Beobachtungen gesammelt wurden. Die Algorithmen erkennen aus diesen Abbildungen und steigern die Zeit, je mehr Beispiele in ihre Datenbanken aufgenommen werden, wodurch sie immer präziser in Bezug auf die Zeit sowie schneller und schneller darin werden, große Mengen an Informationen schneller zu verarbeiten, als Menschen es sich erhoffen könnten.
Das Gerätestudium wird auch verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer koronaren Herzerkrankung, eines Schlaganfalls und eines Herzinfarkts vorherzusagen. Es kann beispielsweise verwendet werden, um zu bestimmen, ob Sie Aspirin wirklich wählen sollten oder nicht, basierend auf Ihrer beruflichen Vorgeschichte und anderen Faktoren (z. B. Alter). In ähnlicher Weise kann es verwendet werden, um festzustellen, ob eine Person aufgrund ihres Alters und ihres Gesundheitszustands operiert werden sollte oder nicht Ein typisches Beispiel:
Die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass eine Person, die ein persönliches Produkt im Internet kauft, später in ihrer Einkaufssitzung auch noch ein anderes Produkt kaufen würde, oder das Erstellen von Empfehlungen für Waren wie Filme, die von den Rankings der Kunden abhängig sind
Algorithmen zur maschinellen Erkennung können Ihnen dabei helfen, das perfekte Outfit zu finden.
Wenn ich an maschinelles Lernen denke, ist das Einkaufen von Kleidung der erste Punkt, der mir in den Sinn kommt. Sie werden vielleicht erstaunt sein, dass es viele einzigartige Ansätze gibt, die diese Technologie für Sie anwenden kann, wie zum Beispiel:
Finden Sie den perfekten Look für Ihren Körperbau und Lebensstil (zum Beispiel, wenn Sie einen kleinen, aber kräftigen Körper haben Arme, ein bester kräftiger Oberkörper und ausladende Beine). Finden Sie die richtige Mischung aus Farben und Stilen, je nachdem, was gerade in Trendmagazinen oder Online-Shops angesagt ist. Bestimmen Sie Tendenzen, damit Kunden wissen, was gerade besser zu sein scheint, ohne Zeit zu verschwenden, um zuerst jedes einzelne Stück in ihrem Schrank herauszusuchen (und dann keinen Plan zu erhalten, welche Arten am besten aussehen).
Die Erkennung von Geräten ist eine Reihe von Strategien, die es Computersystemen ermöglichen, zu meistern, ohne dass sie explizit programmiert werden. Es wird angewendet, um destruktiven Website-Verkehr zu erkennen und zu blockieren und Bedrohungen zu ermitteln, bevor sie ihr Ziel erreichen können. In der Cybersicherheit wird maschinelles Verstehen verwendet, um zerstörerische Website-Besucher über einen Ansatz zu erkennen und zu blockieren, der als Deep Mastering (oder neuronale Netze) bezeichnet wird.
Der grundlegende Plan hinter Deep Finding ist, dass PCs zugelassen werden ahmen Sie nach, wie sich Menschen fühlen, indem Sie eine Reihe von Algorithmen verwenden, die auf verschiedenen Ebenen innerhalb ihrer Netzwerke nebeneinander funktionieren. Diese Schichten werden mit Beispielen aus vergangenen Torturen trainiert, damit sie Designs in neuen Wissenssets herausfinden können, ohne explizit für jede einzelne Aufgabe programmiert zu werden – ein Verfahren, das als „unbeaufsichtigte“ Anweisung oder Entdeckung von Verstärkung bezeichnet wird
Machine Learning wird auch in den sozialen Medien eingesetzt. Der Algorithmus, der festlegt, was Sie in Ihrem Newsfeed sehen, ist ein Geräte-Mastering-Prozess, und er kann Schlussfolgerungen von den Details abhängen, die er von anderen Leuten beobachtet hat.
Also, wenn jemand etwas Schädliches postet ein weiterer Benutzer oder ein anderes Unternehmen, oder behauptet sogar nur eine umstrittene Sache, dass schädliche Konzepte aus ihrem Feed herausgefiltert werden können, nur weil der Algorithmus denkt, dass es für Unternehmen schrecklich ist – und wenn die Leute diese Art von Beiträgen nicht mehr sehen wollen (oder vielleicht wollen sie sie einfach nicht durchgehen), dann werden sie überhaupt nicht in ihren Feeds auftauchen!
Ausrüstungserkennung und synthetische Intelligenz (KI) sind wichtige Werkzeuge, um das tägliche Leben einfacher zu gestalten. Sie können in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, wie z. B. Cybersicherheit, soziale Medien, Gesundheitswesen und Biologie.
Die Verwendung von Untersuchungsgeräten wird ein entscheidendes Element bei absehbaren zukünftigen Cybersicherheitsbedrohungen sein, da sie große Mengen an kommenden Informationen analysiert Designs, die auf einen Angriff auf ein Unternehmen oder eine bestimmte Person hinweisen könnten. Die Erkennung von Geräten ermöglicht es Desktops, aus Wissen zu lernen, indem große Mengen an Details über frühere Ereignisse untersucht und Vorhersagen erstellt werden, die sich auf die Aktivitäten von Personen konzentrieren. Zum Beispiel: Wenn Sie vorher überfallen wurden, können Sie Ihre Brieftasche möglicherweise nicht mehr überall mit sich herumtragen, wenn jemand direkt zuvor in Ihrem Haushalt festgenommen wurde, dann gibt es möglicherweise eine Erklärung, warum sie dort festgenommen wurden usw. p>
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Verstehen eine beeindruckende Ressource ist, mit der unser Leben erheblich vereinfacht werden kann. Es hat das Potenzial zu verändern, wie wir miteinander interagieren, was wir erschaffen und aufnehmen und sogar wie wir darüber nachdenken. Langfristig sieht es gut aus, da mehr Menschen dies wahrscheinlich erkennen und damit beginnen, es in ihrem täglichen Leben zu nutzen.
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