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机器学习 VS 深度学习

Netflix 如何知道我们接下来应该观看哪些节目?
Facebook 如何区分我们照片中的面孔?
是什么让汽车实现无人驾驶? 这真的会发生吗?
甚至 客户服务人员如何知道您对他们的服务是否满意? 在您有时间回答问卷之前。
导致这些创新的概念的答案是“机器学习”。

我们看一下机器学习的定义

机器学习使计算机系统能够处理 购买电话营销线索 预测和决定各种问题。 通过学习输入数据集手动。

日常生活中常见的机器学习算法示例 这是一个音乐流媒体平台。 经常推荐新歌 或艺术家给用户 机器学习算法将分析用户喜欢的歌曲或艺术家的数据。 与具有相同音乐聆听倾向的其他听众相比。 许多拥有推荐系统的企业也使用这种技术。

目前 机器学习被用于以下任务

几乎每个行业都有许多“自动化系统” 香港铅 无论是安全公司使用机器学习来帮助消除恶意软件 以及希望获得有关他们最喜欢的股票的警报的金融专业人士。 人工智能算法被编程为以类似于虚拟个人助理的方式学习。 这是机器学习可以做得很好的事情。

机器学习通常与复杂的系统和编码结合在一起。 最终的功能与手电筒、汽车或电脑显示器的机制没有什么不同。

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