Sepuluh konsep dan teknologi terbaik pembelajaran mesin pada tahun 2023

Pembelajaran mesin ialah subjek yang sentiasa berkembang yang sentiasa mencipta idea dan teknik baharu. Artikel ini menyenaraikan sepuluh konsep dan teknologi terbaik pembelajaran mesin pada tahun 2023.

Artikel ini menyenaraikan sepuluh konsep dan teknologi terbaik pembelajaran mesin pada tahun 2023.

10 konsep dan teknik teratas untuk 2023 Pembelajaran mesin ialah proses mengajar komputer untuk belajar daripada data tanpa pengaturcaraan eksplisit. Pembelajaran mesin ialah disiplin yang berkembang yang sentiasa mencipta idea dan teknik baharu. Untuk kekal mendahului keluk, saintis data harus mengikuti beberapa tapak web ini untuk mengikuti perkembangan terkini. Ini akan membantu untuk memahami cara teknik dalam pembelajaran mesin digunakan dalam amalan dan memberikan idea untuk kemungkinan aplikasi dalam perniagaan atau bidang kerja anda sendiri.

Sepuluh konsep dan teknologi pembelajaran mesin terbaik pada tahun 2023:

1. Rangkaian saraf dalam ialah sejenis program pembelajaran mesin yang telah wujud sejak tahun 1950-an. DNN mampu melaksanakan pengecaman imej, pengecaman pertuturan dan pemprosesan bahasa semula jadi. Ia terdiri daripada lapisan neuron tersembunyi yang tidak terkira banyaknya, setiap satu mempelajari perwakilan data masuk dan kemudian menggunakan model ini untuk meramalkan data keluar.

2. Generative Adversarial Network (GAN). GAN ialah satu bentuk model generatif di mana dua rangkaian neural yang bersaing dilatih antara satu sama lain. Satu rangkaian cuba mencipta sampel yang kelihatan nyata, manakala rangkaian lain menentukan sama ada sampel tersebut datang daripada data sebenar atau data yang dijana. GAN telah mencapai kejayaan besar dalam menghasilkan imej dan video. GAN digunakan untuk menjana data baharu yang serupa dengan data sedia ada tetapi baharu sepenuhnya. Kita boleh menggunakan GAN untuk menjana imej baharu daripada karya agung sedia ada yang dicipta oleh artis terkenal, juga dikenali sebagai seni AI kontemporari. Artis ini menggunakan model generatif untuk mencipta karya agung yang telah dibuat.

3. Pembelajaran mendalam ialah sejenis pembelajaran mesin yang menggunakan sejumlah besar peringkat pemprosesan, selalunya beratus-ratus, untuk mempelajari model daripada data. Ini membolehkan komputer menyelesaikan tugasan yang manusia anggap mencabar. Pembelajaran mendalam telah digunakan dalam pelbagai aplikasi, termasuk penglihatan komputer, pengecaman pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi, automasi dan pembelajaran pengukuhan.

4. Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam COVID-19. Sejak Januari 2020, kecerdasan buatan (AI) telah digunakan untuk mengenal pasti kes COVID-19 di China. Pakar dari Universiti Wuhan mencipta sistem kecerdasan buatan ini. Mereka membangunkan algoritma pembelajaran mendalam yang mampu menganalisis data daripada panggilan telefon, mesej teks, entri media sosial dan sumber lain.

5. AI Perbualan atau robot perbualan. Ini ialah teknologi di mana kita bercakap dengan chatbot yang memproses pertuturan selepas mengesan input suara atau input teks dan kemudian mendayakan kerja atau jawapan tertentu.

6. Pembelajaran mesin dalam keselamatan rangkaian. Keselamatan Siber ialah bidang memastikan organisasi atau sesiapa sahaja di Internet atau mana-mana rangkaian dilindungi daripada semua bahaya berkaitan keselamatan. Organisasi mengendalikan sejumlah besar data kompleks dan perlu melindungi data ini daripada bahaya berniat jahat. Contohnya, sesiapa yang cuba menggodam komputer atau mengakses data atau mendapatkan akses tanpa kebenaran, itulah maksud keselamatan siber.

7. Pembelajaran mesin dan Internet Perkara. Program IoT berbeza yang kami gunakan dalam perusahaan terdedah kepada ralat, lagipun ia adalah mesin. Jika sistem tidak direka bentuk dengan betul atau mempunyai kelemahan, ia pasti akan gagal pada satu ketika. Walau bagaimanapun, dengan pembelajaran mesin, penyelenggaraan menjadi lebih mudah kerana semua faktor yang mungkin menyebabkan proses ID gagal dapat dikenal pasti lebih awal dan pelan tindakan baharu boleh disediakan untuk ini, membolehkan perniagaan menjimatkan banyak wang dengan mengurangkan kos penyelenggaraan.

8. Masa depan kecerdasan buatan adalah realiti tambahan. Banyak aplikasi kehidupan sebenar akan mendapat manfaat daripada janji realiti tambahan (AR).

9. Pembelajaran mesin automatik. Penciptaan model pembelajaran mesin tradisional memerlukan banyak kepakaran dan masa untuk mencipta dan membandingkan ratusan model. Ia memakan masa, intensif sumber dan lebih sukar. Pembelajaran mesin automatik membantu membangunkan model pembelajaran mesin sedia pengeluaran dengan cepat.

10. Ramalan siri masa. Ramalan ialah bahagian penting dalam sebarang jenis perniagaan, sama ada jualan, permintaan pelanggan, hasil atau inventori. Apabila digabungkan dengan pembelajaran mesin automatik, adalah mungkin untuk mendapatkan ramalan siri masa berkualiti tinggi yang disyorkan.

Atas ialah kandungan terperinci Sepuluh konsep dan teknologi terbaik pembelajaran mesin pada tahun 2023. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!