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因此计算机系统训练自己根据先前确定的标准对数据进行分类。监督学习算法包括回归算法分类算法和支持向量机。 .无监督学习 相反无监督学习涉及在未标记的数据上训练模型。这意味着计算机系统将在没有任何指示的情况下分析数据并寻找可能的 阿根廷手机号码 重复模式。然后根据系统本身建立的标准对数据进行分类。无监督算法有聚类算法关联算法和降维算法。 . 强化学习 在强化学习的情况下算法将通过训练来学习以实现特定目标。

为了实现这目标他可以尝试各种不同的方法。当奖励。 指南人工智能内容创作 了解如何使用生成人工智能来加速内容创建。 打开表格 早上好 你叫什么名字 名 牛仔裤 姓名 杜兰德 你好空。你的电子邮件地址是什么 电子邮件地址 你的电话号码是什么 电话号码 你们的公司名称和网站是什么 商业 枢纽点 网站 .. 贵公司有多少员工 贵公司有多少员工 下载指南 机人工智能的目标是赋予计算机系统像人类样思考和行为的能力。


另方面机器学习只是人工智能的众多分支之。在这种情况下该分支允许系统分析接收到的数据根据这些分析调整其算法从而长期获得情报。 人工智能的大多数进步直接依赖于机器学习但人工智能并不仅仅依赖于机器学习。它还使用其他方法如模拟数字孪生和专家系统。这就是为什么机器学习被认为是人工智能的子类别。 如何创建机器学习模型 要开发机器学习模型必须遵循四个步骤 选择并组织训练数据集； 选择在训练数据集上运行的算法； 训练算法； 使用并优化模型。

. 选择并组织训练数据集 首先您需要选择并组织数据集。这些数据将用于提供机器学习模型以便它学会解决其创建的问题。数据可以是带标签的也可以是不带标签的。在这两种情况下数据的准备和清理必须受到特别关注这可能会导致模型训练出现偏差并影响预测结果。 . 选择要运行的算法 接下来您必须选择种用于提取的训练数据的算法。要运行的算法类型取决于两个标准训练数据的类型和数量以及要解决的问题的类型。

. 训练算法 下步涉及训练算法。该过程是迭代的。通过该算法我们运行变量然后将结果与算法应生成的结果进行比较。为了提高结果的准确性可以在再次运行变量之前调整变量直到算法提供预期结果。经过训练后算法采用机器学习模型的形式。 . 模型的使用和优化 最后剩下的就是使用该模型并继续改进它。然后将该模型用于新数据其来源取决于要解决的问题。模型的准确性也会随着时间而变化。 使用机器学习的示例 查看推荐 在 或 等平台上机器学习使系统能够看到观看视频 的用户往往也会观看视频 且观看时间较长。