Was ist maschinelles Lernen?
Zusammenfassung
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Schlüsselbereich der Datenwissenschaft, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Dieser Blog stellt maschinelles Lernen und seine Funktionsweise vor und bietet Beispiele für alltägliche Anwendungen wie Empfehlungssysteme und Bilderkennung.
Einführung
Maschinelles Lernen ist überall um uns herum. Von Netflix, das Filme empfiehlt, bis hin zu Ihrem Social-Media-Feed, der Werbung zeigt, die Ihnen gefallen könnte – ML unterstützt viele der Apps und Dienste, die wir täglich nutzen. Aber was genau ist maschinelles Lernen und wie funktioniert es? In diesem Artikel werden die Grundlagen des maschinellen Lernens, die Arten von ML und warum es wichtig ist, vorgestellt.
**Wie maschinelles Lernen funktioniert
**Algorithmen für maschinelles Lernen lernen aus Daten. Anstatt einem von Programmierern geschriebenen Regelwerk zu folgen, erkennen ML-Algorithmen Muster und treffen Entscheidungen auf der Grundlage dieser Muster. Beispielsweise könnte ein Algorithmus vergangene Daten zu Kundenkäufen analysieren und „lernen“, zukünftiges Kaufverhalten vorherzusagen.
Arten des maschinellen Lernens
**Überwachtes Lernen*: Beim überwachten Lernen wird der Algorithmus anhand gekennzeichneter Daten trainiert, wobei die richtigen Antworten bereitgestellt werden. Es ist, als würde man mit einem Lösungsschlüssel lernen.
**Unüberwachtes Lernen: Bei diesem Typ untersucht der Algorithmus Daten ohne gekennzeichnete Antworten und identifiziert selbstständig Muster.
**Bestärkendes Lernen*: Bei dieser Art des Lernens werden Algorithmen durch Belohnungen und Strafen trainiert, etwa indem man einem Hund Tricks beibringt, indem man Leckerchen gibt.
Alltagsanwendungen
**Empfehlungssysteme*: Diese werden von Streaming-Plattformen wie Netflix und Spotify verwendet, um Filme und Musik basierend auf Ihren bisherigen Vorlieben vorzuschlagen.
**Bilderkennung: ML wird verwendet, um Objekte auf Fotos zu identifizieren, was in Sicherheitssystemen und sozialen Medien üblich ist.
**Sprachassistenten*: Siri und Alexa nutzen ML, um Sprache zu verstehen und präzise zu reagieren.
Fazit
Maschinelles Lernen verändert unsere Welt und ermöglicht es Computern, Entscheidungen und Vorhersagen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Wenn Sie sich weiter mit Datenwissenschaft befassen, wird maschinelles Lernen ein spannender Bereich sein, den es zu erkunden und zu verstehen gilt!
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
