Вы когда-нибудь задумывались о том, как какая-то система находит способ понять, чего именно мы хотим, когда мы это ищем? Как бы вы себя чувствовали, если бы компьютер и функционирующая система могли думать сами по себе? Как это приведет к положительному результату? Если все эти вопросы хотя бы раз приходили вам в голову, вам обязательно стоит прочитать эту книгу. узнать больше о явлении, называемом машинным обучением, и о том, как работает машинное обучение.
Что такое машинное обучение на примере?
Именно машинное обучение приписывает компьютеру способность использовать их импровизированный опыт, чтобы предоставить нам желаемый результат. Машинное обучение — это вариант алгоритма, который строит шаблон для получения результата на основе накопленного опыта, накопленного алгоритмом во время сеансов работы.
Например, предположим, что вы хотите делать покупки с помощью онлайн-сайта, вы искали нужный товар и активно его ищете, чтобы найти тот, который соответствует вашим требованиям. Но когда вы прокрутите вниз, вы увидите раздел, в котором они «рекомендуют» вам тот же продукт, который вы искали, на основе вашей истории поиска. Производство рекомендаций является результатом машинного обучения.
Простое определение машинного обучения
Простое определение того, что такое машинное обучение, заключается в том, что это представление искусственного интеллекта в виде приложения, которое позволяет ему понять и подсказать результат на основе своего опыта.
В Википедии упоминается, что машинное обучение (ML) — это изучение компьютерных алгоритмов, созданных искусственным интеллектом, которые автоматически изменяют себя посредством знакомства и понимания.
Чтобы прочитать полное содержание, проверьте -
Исходный источник: https://ebusinesstalks.com/machine-learning-working-benefits/
