Was ist maschinelles Lernen und wo wird es häufig eingesetzt?

Maschinelles Lernen ist eine allgemeine Datenverarbeitungstechnologie, die eine große Anzahl von Lernalgorithmen enthält, und verschiedene Algorithmen können in verschiedenen Branchen und Anwendungen unterschiedliche Leistungen und Vorteile aufweisen. Anwendungsgebiete: Finanzbereich, Internetbereich, medizinischer Bereich, Automatisierungs- und Robotikbereich, biologischer Bereich, Spielbereich, Nachrichtenbereich, Kriminalpolizei.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 10-System, Dell G3-Computer.

Maschinelles Lernen ist eine technische Technologie. Bevor Sie lernen, müssen die Leser verstehen, welche Probleme dieses technische Werkzeug lösen kann, auf welche verwandten Branchen es angewendet werden kann und welche erfolgreichen Technologieanwendungen es gibt, um die Begeisterung für das Lernen zu wecken.

Maschinelles Lernen ist eine allgemeine Datenverarbeitungstechnologie, die eine große Anzahl von Lernalgorithmen enthält, und verschiedene Algorithmen können in verschiedenen Branchen und Anwendungen unterschiedliche Leistungen und Vorteile aufweisen.

Derzeit wird maschinelles Lernen in folgenden Bereichen erfolgreich eingesetzt:

• Finanzbereich: Erkennung von Kreditkartenbetrug, Wertpapiermarktanalyse usw.

• Internetbereich: Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Sprachübersetzung, Suchmaschine, Werbeförderung, E-Mail-Anti-Spam-Filtersystem usw.

• Medizinischer Bereich: medizinische Diagnose usw.

• Automatisierungs- und Robotikbereiche: Fahrerloses Fahren, Bildverarbeitung, Signalverarbeitung usw.

• Biologischer Bereich: Analyse menschlicher Gensequenzen, Vorhersage der Proteinstruktur, DNA-Sequenzsequenzierung usw.

• Spielfeld: strategische Spielplanung usw.

• Nachrichtenfeld: Nachrichtenempfehlungssystem usw.

• Kriminalpolizeilicher Bereich: mögliche Kriminalitätsvorhersage usw.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen zu einem in allen Lebensbereichen häufig eingesetzten Analysewerkzeug wird. Insbesondere angesichts der zunehmenden Datenmenge in verschiedenen Bereichen hoffen alle Unternehmen, wertvolle Informationen aus den Daten zu gewinnen Datenanalyse, um die Entwicklung des Unternehmens zu steuern und Kundenbedürfnisse zu klären.

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