기본 AI 지식을 획득 해야하는 기본 AI 비즈니스 무료 슬롯 머신 핵심 요점

머신 러닝 (머신 러닝)의 급속한 발전으로 현재 AI (인공 지능) 붐으로 이어졌습니다. AI는 단일 기술은 아니지만 많은 분야에서 연구됩니다. 기계 학습은 또한 AI의 연구 분야 중 하나입니다. 머신 러닝은 결코 새로운 기술이 아니지만 최근 몇 년 동안 빠른 진전을 이루었으며 훌륭한 결과를 얻었습니다. 일부 지역에서는 인류를 능가하는 능력을 보여주기 위해 왔습니다. AI와 같은 AI와 같은 많은 결과는 Go and Shogi와 같은 지적 게임에서 승리하고 자율적으로 운전하는 능력과 같은 많은 결과가 기계 학습 개발을 통해 달성되었습니다. 또한이 기계 학습을 다양한 비즈니스에서 적용하는 추세가 점점 커지고 있습니다.

기계 학습은 컴퓨터가 기존 데이터에 숨겨진 패턴과 특성을 배우고 해당 학습 결과를 기반으로 새로운 데이터를 예측하고 분류하는 프로세스입니다. 기계 학습의 전형적인 응용 분야 인 이미지 인식은 예를 들어 학습을 위해 고양이의 많은 이미지 데이터를 컴퓨터에 제공하는 것입니다. 학습이 진행됨에 따라 컴퓨터는 CAT 이미지의 특성을 모델로 축적하고 처음으로 볼 수있는 이미지 데이터의 경우 CAT인지 여부를 결정할 수 있습니다.

머신 러닝을 무료 슬롯 머신하지 않고 기존 프로그래밍을 무료 슬롯 머신하여 동일한 것을 달성하려면 먼저 CAT 이미지의 특성을 분석하고 이해하고 수학적으로 결정하는 조건과 규칙을 고려하여 프로그램을 작성해야합니다. 그것은 모두 인간 프로그램 능력에 달려 있습니다. 반면, 기계 학습의 경우 결과를 도출하기위한 규칙은 컴퓨터 자체에 의해 데이터에서 생성됩니다. 이를 통해 프로그래머가 CAT 이미지의 특성을 이해하지 못하더라도 시스템은 CAT 이미지를 결정할 수 있습니다. 때때로 우리는 인간이 눈치 채지 못하는 패턴과 특성을 발견하고 인간의 능력을 넘어서 우리의 능력을 보여줄 수 있습니다.

이미지 인식을 앞서 이해하기 쉬운 예로 언급했지만 기계 학습은 광범위한 필드에 적용될 수 있습니다. 현재 기계 학습의 응용 분야는 예측, 분류 및 실행의 세 가지 범주로 광범위하게 나눌 수 있습니다.

예측은 과거 데이터를 학습하여 다른 조건에서 미래 또는 결과를 예측합니다. 애플리케이션에는 판매 및 수요 예측이 포함됩니다. 또한 온라인 쇼핑 권장 사항을 표시하기 위해 개별 관심사 및 우려 사항을 예측하는 데 무료 슬롯 머신됩니다. 예측은 가장 실용적인 분야입니다.

분류는 얼굴 인식, 음성 인식 및 정크 이메일 탐지에 무료 슬롯 머신됩니다. 얼굴 인식과 이미지 인식은 최근 몇 년 동안 기계 학습 알고리즘 중 하나 인 딥 러닝의 출현으로 빠르게 개발되었으며 정확도가 크게 향상되었습니다. 실행은 차량의 자율 주행, 기계 번역 및 Go 및 Shogi와 같은 게임이 포함 된 분야입니다. 이것은 평범한 사람이 이해의 용이성과 강한 영향으로 인해 AI를 상상하는 분야입니다.

기계 학습을 효과적으로 무료 슬롯 머신하려면 각 응용 프로그램 필드에 따라 다른 적절한 알고리즘 (계산 방법)을 무료 슬롯 머신해야합니다. 머신 러닝 알고리즘 중에서 위에서 언급 한 딥 러닝이 가장 인기있는 항목입니다. 정상적인 기계 학습에서 인간은 데이터에 집중할 위치를 설정해야하지만 딥 러닝을 통해 집중할 위치를 찾을 수 있습니다.

딥 러닝의 출현으로 이미지와 음성 인식의 정확성이 크게 향상되었으며 다른 분야에 대한 응용 프로그램이 이루어지고 있습니다. 딥 러닝은 때때로 높은 효과로 인해 다른 기계 학습과 독립적으로 분류되지만 원래 기계 학습 알고리즘 중 하나입니다.

기계 학습이 학습 방식에 따라 분류되면 "감독 학습", "감독되지 않은 학습"및 "강화 학습"의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

감독 학습에서 학생들에게는 교육을받을 답변이있는 데이터가 제공됩니다. 예를 들어, 이미지 인식에서 이미지 데이터와 함께 표시되는 객체의 이름 (레이블)을 제공하고 배우면 입력 이미지를 분류 할 수 있습니다. 감독되지 않은 학습은 전자 상거래의 추천 기능과 같은 답변되지 않은 데이터 컬렉션에서 패턴과 트렌드를 찾는 것입니다.

최종 "강화 학습"은 시행 착오를 무료 슬롯 머신하여 주어진 조건 내에서 가장 많은 보상을받을 조치를 찾는 학습입니다. 예를 들어, 최신 깊은 강화 학습을 무료 슬롯 머신하는 GO AI는 과거의 게임 레코드를 배우지 않고 몇 백만 번 자체 매칭을 반복하여 인간보다 더 강해질 수 있습니다.

기계 학습 기능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 교육 데이터가 필요합니다. 교육 데이터가 거의 없으면 시스템은 덜 다재다능하고 융통성이 없습니다. 예를 들어, 이미지 인식 시스템에 제공되는 학습 이미지가 거의없는 경우, 학습 된 이미지 중 어느 것도 제대로 분류 할 수없는 문제가 발생합니다. 이러한 방식으로 질문에 대한 답을 암기하는이 상태를 "오버러닝"이라고합니다. 충분한 감독 학습을 보장하기 위해 인간이 사전에 정답이된다고 판단한 많은 양의 데이터를 수집해야하며 학습 데이터를 보호하는 것이 기계 학습 무료 슬롯 머신에 중요한 문제입니다.

데이터 품질도 중요합니다. 많은 양이 있더라도 유용한 정보가 포함되어 있지 않거나 너무 시끄럽다는 사실 때문에 기계 학습에 적합하지 않을 수 있습니다.

충분한 품질과 데이터를 무료 슬롯 머신할 수있는 양의 데이터가 있으면 기계 학습을 광범위한 필드에 적용 할 수 있습니다. 자신의 비즈니스에서 머신 러닝을 무료 슬롯 머신하려는 경우 먼저 회사 내에서 어떤 종류의 데이터가 수집되고 축적되는지 확인해야합니다. 동일한 계산 리소스와 알고리즘을 무료 슬롯 머신하더라도 AI의 기능은 학습에 무료 슬롯 머신되는 데이터에 따라 극적으로 변경 될 수 있습니다. AI가 비즈니스에 더 많이 무료 슬롯 머신될수록 데이터 회사의 품질과 양이 더 중요합니다.

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  이 기사는 Taku Yatabe와의 인터뷰를 기반으로합니다.