Машинное обучение широко используется для поисковых систем в Интернете, веб-сайтов для персонализированных рекомендаций, фильтров электронной почты для сортировки спама, банковского программного обеспечения для обнаружения необычных транзакций, приложений для наших телефонов, таких как распознавание голоса. становится ответом для кандидатов, желающих стать частью этого языка программирования.
У технологии есть несколько потенциальных применений; некоторые имеют более высокие ставки, чем другие. Говорят, что будущее развитие в США и других частях земного шара окажет большое влияние на общество благодаря машинному обучению. Говорят, что машинное обучение может предложить легкодоступных личных помощников, которые помогут и облегчат нашу жизнь; также это может улучшить транспортную систему за счет использования автоматических транспортных средств.
Система здравоохранения может быть улучшена за счет диагностики заболеваний или персонализированного лечения. Кроме того, его можно использовать для защиты бизнеса с помощью приложений безопасности, таких как анализ приложений безопасности, использование Интернета и анализ сообщений электронной почты. Последствия всех этих и различных других применений технологии должны быть рассмотрены сейчас, и действия должны обеспечить пользу для общества. Поэтому, если вы планируете провести учебный курс по машинному обучению, чтобы внести свой вклад в развитие общества и принять участие в разработке, обратите внимание на лучших в отрасли.
Машинное обучение является уникальным и пересекается с некоторыми аспектами робототехники и искусственного интеллекта. Так что же такое машинное обучение, если нужно дать определение?
Что такое машинное обучение?
В реальном мире человек окружен людьми, которых можно учить и учиться на основе опыта или их способностей к обучению. Далее, теперь у нас есть компьютеры или машины, которые могут работать по нашим инструкциям. Но может ли машина также учиться на опыте или прошлых данных, как это делают люди? Конечно, может, как показано в приведенных выше примерах.
ML или машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, связанное с разработкой алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на данных и собственном прошлом опыте. Артур Сэмюэл впервые ввел этот термин в 1959 году. Машинное обучение может позволить учиться на данных, повышать производительность на основе опыта и прогнозировать вещи без открытой программы. Алгоритмы машинного обучения могут создавать математическую модель, которая может помочь в прогнозах или решениях, используя исторические данные или данные обучения.
При принятии решения о зачислении на учебный курс машинного обучения кодированию следует учитывать несколько особенностей машинного обучения. Он может использовать данные для обнаружения различных шаблонов в заданных данных, учиться на прошлых данных и автоматически улучшаться, и это технология, управляемая данными. Это очень похоже на интеллектуальный анализ данных, поскольку имеет дело с огромным объемом данных.
Есть несколько вариантов использования машинного обучения, которые можно понять с помощью вариантов использования. В настоящее время машинное обучение используется для обнаружения кибермошенничества, распознавания лиц, беспилотных автомобилей и предложений от Facebook. Многие компании, такие как Amazon и Netflix, создали модели машинного обучения, которые используют огромные объемы данных для анализа интересов пользователей и рекомендации продукта.
Поэтому, если вы планируете присоединиться к учебному курсу по программированию, подумайте о лучшем учебном курсе по машинному обучению, который даст вам преимущество перед другими в карьерных перспективах.
Источник: https://machinelearningprogrammer.blogspot.com/2022/02/what-is-machine-learning.html
