.fb-comments,.fb-comments span,.fb-comments span iframe[style]{min-width:100%!important;width:100%!important} 
Apparaatdetectie is een afdeling van kunstmatige intelligentie waarmee pc’s kunnen leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Dit bericht zal zich richten op de verschillende vormen van begrip van apparaten en hoe ze in ons dagelijks leven worden gebruikt.
Apparatuur beheersen is ook een belangrijk onderdeel van synthetische intelligentie. AI wordt meestal beschreven als het potentieel van computergebruik, en ML kan worden gebruikt om veel methoden slimmer te maken dan voorheen.
ML is een subset van apparaatbeheersing omdat het maakt gebruik van algoritmen om problemen op te lossen die niet moeiteloos kunnen worden opgelost met behulp van reguliere technieken. Hetzelfde geldt voor statistisch onderzoek en computationeel uitvinden: de twee tellen op desktops om te bestuderen hoe factoren de klus klaren door hun invoerinformatie in de loop van de tijd te observeren en voorspellingen te genereren die zijn gebaseerd op de observaties van die mensen (en soms zelfs bewerken). Probabilistisch leren omvat het toewijzen van waarschijnlijkheden aan unieke resultaten, voornamelijk gebaseerd op activiteiten uit het verleden met gelijkwaardige omstandigheden.
Machinestudie wordt toegepast om de huidige voorraadmarkt te voorspellen. Het wordt ook gebruikt om weersomstandigheden te voorspellen, en het is zelfs gebruikt om de verkoopprijs van olie vast te stellen.
Machine uitvinden is een soort kunstmatige intelligentie (AI) die gebruik maakt van algoritmen om voorspellingen te doen over voorzienbare toekomstige functies, voornamelijk gebaseerd op informatie die is verzameld uit eerdere ervaringen of observaties. De algoritmen ontdekken aan de hand van deze illustraties en gaan boven de tijd uit naarmate er veel meer voorbeelden aan hun databases worden toegevoegd, waardoor ze steeds nauwkeuriger kunnen worden over tijd, net zo effectief als sneller in het sneller verwerken van grote hoeveelheden informatie dan mensen zelf zouden kunnen hopen.
Equipment study wordt ook gebruikt om de kans op coronaire hartkwaal, beroerte en een hartinfarct te voorspellen. Het kan bijvoorbeeld worden gebruikt om te bepalen of u echt aspirine moet kiezen of niet op basis van uw professionele medische erfgoed en andere componenten (bijvoorbeeld leeftijd). Op dezelfde manier kan het worden gebruikt om te bepalen of een persoon al dan niet geopereerd moet worden op basis van zijn leeftijd en gezondheidsgeschiedenis.
Machine uitvinden is zo perfect toegepast in veel regio’s buiten de gezondheidszorg-voor voorbeeld:
de waarschijnlijkheid voorspellen dat een persoon die een persoonlijk product op internet koopt, later in hun inkoopsessie ook nog een ander product zou kopen of aanbevelingen voor goederen maken, deze als films, afhankelijk van de ranglijst van klanten
Algoritmes voor het ontdekken van machines kunnen u helpen de uitstekende outfit te verkrijgen.
Als ik geloof in machine learning, is kleding kopen het eerste punt dat in u opkomt. Je zult misschien verbaasd zijn om te bestuderen dat er veel unieke benaderingen zijn die deze technologie voor je kan gebruiken, zoals:
Het ontdekken van de perfecte look voor je lichaamsbouw en levensstijl (ter illustratie, als je een klein lichaam hebt maar substantieel armen, een best forse torso en uitgebreide benen). Het vinden van de juiste mix van kleuren en stijlen, afhankelijk van wat er op dit moment trending is in trendmagazines of online winkels. Het bepalen van tendensen zodat klanten weten wat op dit moment superieur lijkt, zonder tijd te verspillen door eerst elk stuk in hun kast uit te zoeken (en dan geen plan te krijgen welke soorten ideaal zullen zijn).
Apparatuur uitvinden is een reeks strategieën die computersystemen in staat stellen te beheersen zonder dat er momenteel expliciet iets is geprogrammeerd. Het wordt toegepast om destructief websiteverkeer te detecteren en te blokkeren en om bedreigingen vast te stellen voordat ze hun doel kunnen bereiken. In cyberbeveiliging wordt machine-inzicht gebruikt om destructieve sitebezoekers te herkennen en te blokkeren via een benadering die wordt geïdentificeerd als deep mastering (of neurale netwerken).
Het fundamentele plan achter deep find out is dat het personal computers toestaat bootsen na hoe mensen zich voelen met behulp van een reeks algoritmen die naast elkaar functioneren op verschillende lagen binnen hun netwerken. Deze lagen worden getraind met voorbeelden uit eerdere beproevingen, zodat ze ontwerpen kunnen bedenken in nieuwe kennissets zonder dat ze expliciet hoeven te worden geprogrammeerd voor elke afzonderlijke taak-een procedure die wordt geïdentificeerd als”niet-gecontroleerde”instructie of het ontdekken van versterking
Machine Learning wordt ook gebruikt in sociale media. Het algoritme dat vaststelt wat u op uw nieuwsfeed ziet, is een proces voor apparaatbeheer, en het kan conclusies afhankelijk maken van de details die het van andere mensen heeft waargenomen.
Dus als iemand iets schadelijks plaatst over weer een andere gebruiker of onderneming, of zelfs maar één ding controversieel beweert, dat schadelijke concept uit hun feed kan worden gefilterd, simpelweg omdat het algoritme het verschrikkelijk vindt voor zakelijke ondernemingen-en als mensen dit soort berichten niet meer willen zien (of misschien willen ze ze gewoon niet doornemen), dan verschijnen ze helemaal niet in hun feeds!
Apparatuur ontdekken en synthetische intelligentie (AI) zijn belangrijke hulpmiddelen om het dagelijkse leven minder moeilijk te maken. Ze kunnen worden gebruikt in verschillende industrieën, zoals cyberbeveiliging, sociale media, gezondheidszorg en biologie.
Het gebruik van apparatuur die wordt bestudeerd, zal een essentieel element zijn in de nabije toekomstige cyberbeveiligingsbedreigingen, omdat het grote hoeveelheden informatie analyseert die komen. over ontwerpen die kunnen wijzen op een aanval op een bedrijf of specifiek. Door apparatuur te ontdekken, kunnen desktops leren van kennis door grote hoeveelheden details over eerdere gebeurtenissen te onderzoeken en voorspellingen te produceren die zijn gericht op activiteiten van mensen. Bijvoorbeeld: als je eerder bent beroofd, dan mag je je portemonnee misschien niet meer bij je dragen als iemand vlak daarvoor bij je huishouden is gearresteerd, dan is er mogelijk een verklaring waarom ze daar zijn gearresteerd etc…
Om samen te vatten: het begrijpen van machines is een indrukwekkende hulpbron die kan worden gebruikt om ons leven een stuk eenvoudiger te maken. Het heeft het potentieel om de manier waarop we met zowat iedereen omgaan te veranderen, wat we creëren en opnemen, en zelfs hoe we erover nadenken. De lange termijn ziet er goed uit, aangezien meer mensen dit waarschijnlijk erkennen en het in hun dagelijks leven gaan gebruiken.
Beoordeel dit bericht
Delen is zorgzaam!