和调度机器学习自然语言处理

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计算机视觉机器人通用智能或强人工智能当涉及到机器学习时智能一词并不完全准确因为它较少涉及智能而更多涉及机器或计算机识别的模式和准确性。机器学习涉及基于经验数据或训练数据的算法的自动开发。重点是根据学习过程优化结果或改进预测。人工智能旨在根据人类收集的数据做出决策。这需要的不仅仅是机器学习方法。机器学习背后的技术就是所谓的神经网络。什么是神经网络德国的神经网络神经网络是根据人脑构建的算法组用于识别重复出现的模式然后对它们进行排序或标记。识别出的模式被转换成数学向量。

来自现实世界的所有信息例 阿根廷移动的数字 如图像声音文本或时间序列都被考虑在内。神经网络有助于根据各个系统多个级别的相似性对新信息进行分类并将其组合成模型组。标签有助于命名这些组。标签的示例可以是垃圾邮件非垃圾邮件满意的客户不满意的客户已购买的链接未购买的链接以下来自杰夫迪恩演讲的幻灯片说明了某些模式例如狮子图像是重复出现的。基于这些重复出现的模式可以使用机器学习自动解释和标记狮子的图像。资料来源演示资料来源演示神经网络由多个级别或层组成当串联连接时有助于假设的细化或准确性。任何深入研究该主题的人都会在这里找到很好的介绍。



机器学习类型机器学习基本上分为三种不同类型监督学习无监督学习强化学习以下是德语维基百科的摘录监督学习该算法从给定的输入和输出对中学习函数。在学习过程中老师为输入提供正确的函数值。监督学习的目的是训练网络在使用不同输入和输出进行多次计算后创建关联。监督学习的一个子领域是自动分类。一个示例应用程序是手写识别。无监督学习该算法为给定的一组输入创建一个模型用于描述输入并实现预测。有一些聚类方法可以将数据分为几个通过特征模式彼此不同的类别。因此网络独立创建分类器根据分类器划分输入模式。