Где применяют машинное обучение?
Data scienceМашинное обучение+2
Анонимный вопросМашинное обучение и Нейронные сети
· 2,2 K
Машинное обучение применяется там, где есть большие объемы данных, которые позволяют автоматизировать труд человека и решать различные интеллектуальные задачи с помощью компьютерных технологий.
Например, сборка товаров, предсказание погоды, трейдинг, общение с клиентами, управление автомобилем, робототехника и многое другое.
Машинное обучение активно используется банками, страховыми компаниями, научно-исследовательскими центрами, операторами сотовой связи и интернет-провайдерами, поисковыми системами. Естественно, это далеко не полный список.
Представитель хостинг-провайдера Eternalhost. Отвечаю на вопросы про хостинг, виртуальные... · 11 нояб 2022
Приведу примеры внедрения ML-технологий, наиболее связанные с нашей повседневной жизнью.
1. Интеллектуальные игры
Пример: в 2016 году ИИ AlphaGo от Google DeepMind победил Ли Седоля, чемпиона мира по игре го.
2. Беспилотные автомобили и автоматизированный транспорт
Пример: беспилотный автомобиль от Google.
3. Кибернетические технологии
Пример: кибер-импланты с ИИ для... Читать далее
Машинное обучение применяют везде там, где задачу удается формализовать так, что задача сводится одной из этих задач:
1. Задача классификации
2. Задача кластеризации
3. Задача прогнозирования
4. Задача ранжирования.
Например, задачу создания рисунка можно свести к задаче прогнозирования того, какой должен получится рисунок при таких-то начальных условиях или при... Читать далее
Эксперт по оптимизации инвестиционного портфеля и прогнозированию биржевых цен.
Перейти на forecast.nanoquant.ru
Первый
Установка ФАРКОПОВ На любые а/м . Гарантия. Изготавливаем фаркопы на редкие автомобили... · 1 окт 2022
Машинное обучение позволяет автоматизировать умственный и физический труд человека. Поэтому ML используют поисковые системы, банки и страховые компании, ритейл, сотовые операторы, промышленные предприятия, рекламные и маркетинговые агентства.
2 эксперта согласны
Борис Державец
4 октября 2022подтверждает
В целом да. Но на особенностях глубокого обучения ( Deep Learning , NN с обратным проходом ) акцент не сделан.