Preguntas estándar sobre el descubrimiento de la máquina

En este texto, nos centraremos en el descubrimiento de la máquina. Podemos resolver un montón de preguntas tradicionales que posiblemente el público en general posiblemente incluso tenga en sus mentes. Sin más preámbulos, representemos en letra pequeña. Sigue leyendo. 1. ¿Qué está descubriendo la máquina? La detección de máquinas es un logro de la (IA), […]

Preguntas estándar sobre el descubrimiento de la máquina

En este texto, nos centraremos en el descubrimiento de la máquina. Podemos resolver un montón de preguntas tradicionales que posiblemente el público en general posiblemente incluso tenga en sus mentes. Sin más preámbulos, representemos en letra pequeña. Sigue leyendo.

1. ¿Qué está descubriendo la máquina?

La detección de máquinas es un logro de la (IA), también conocida como Inteligencia Sintética, que permite a una máquina aprender y realizar elecciones por sí misma sin estar programada. Estos algoritmos ejecutan la computadora de manera lo suficientemente ordenada en un parloteo que presumiblemente puede poseer para realizar selecciones en la raíz de las sugerencias que tiene sin ninguna intervención humana. El plan vital es llevar a cabo algoritmos que permitan enseñar a una máquina y realizar sus elecciones de hang en el futuro, de acuerdo con los archivos anteriores.

2. ¿Por qué nos conformaremos con el descubrimiento de máquinas?

A continuación se muestran algunas de las explicaciones que empleamos aquí y ahora.

2.2. Predicción durante el viaje

Todos hemos estado utilizando la máquina GPS mientras viajamos en nuestras vidas. Cada vez que reserva un taxi, le indica la tarifa aproximada y el tiempo necesario para realizar su destino. ¿Cómo lo hace su ordenado teléfono móvil? ¡La respuesta es la máquina descubriendo! Calcula las velocidades y revelación de nuestros autos. de acuerdo con estos archivos, incluso nos dice si hay visitantes atascados en este camino. Los programadores no programaron la computadora para enseñarle que hay un atasco de visitantes del sitio, pero diseñaron una máquina que toma decisiones ordenadas sobre la raíz de los eventos anteriores y contemporáneos de los estadounidenses que pasaron por esa revelación. Además, le advierte sobre el atasco de visitantes del sitio.

2.3. Optimización de motores de búsqueda

Los motores de red como Google ocultan automáticamente los resultados brillantes basados ​​completamente principalmente en su revelación y búsquedas anteriores. Los programadores lo marcan, no lo programan para ocultarle esos resultados, pero proporciona absolutamente resultados brillantes en segundos de acuerdo con sus objetivos y búsquedas contemporáneas.

2.4. Clasificación de correo no deseado

En nuestros contenedores de empaque de correo electrónico, la máquina clasifica automáticamente algunos correos electrónicos como correos no solicitados o correos basura y algunos correos electrónicos como correos vitales que aparentemente será una necesidad para nosotros. La máquina no es de ningún modo insalubre y es todo lo que es posible con lo que presumiblemente también estarás de acuerdo con la complicidad de estos aprendizajes.

3. Tipos de máquina averiguando:

El pensamiento clásico de la detección de máquinas es idéntico para todas las formas, pero se ha dividido adicionalmente en 3 formas siguientes:

3.1. Descubrimiento supervisado El descubrimiento supervisado es una de las formas estándar más conocidas de descubrimiento mecánico y es sencillo de realizar y de ejercer presión. En este caso, el algoritmo se basa en archivos dados, pero las sugerencias deben ser etiquetadas. Usted permite que la máquina pronostique las sugerencias y también realiza correcciones si las predicciones que hace no son lo suficientemente brillantes.

3.2. Descubrimiento de la máquina no supervisada

La búsqueda de máquinas no supervisadas funciona sin archivos etiquetados, pero querrá proporcionar una gran cantidad de archivos en jabber para que la máquina comprenda las propiedades que proporcionan una baja para la decisión que debe realizar. Esto presumiblemente aumentaría la productividad en muchos campos.

3.3. Refuerzo Descubriendo

Son millas basadas principalmente en programas de prueba y error. La máquina comete errores y aprende de ellos para enseñar a derivar de estos errores nuevamente. Como ilustración, en un laberinto, cuando la máquina no puede buscar una dirección, presumiblemente no puede perder el tiempo en la misma dirección nuevamente porque es consciente de que el camino no funciona. Etiqueta resultados ventajosos y resultados perjudiciales y se basa en la raíz de estos resultados.

En resumen, se trataba de una de las preguntas habituales sobre el descubrimiento de máquinas. Es de esperar que las soluciones a estas preguntas puedan ayudarlo a representar una visión más profunda de este entorno de la ciencia.

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