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Machine learning (ML) is a field of study in artificial intelligence concerned with the development and study of statistical algorithms that can learn from data and generalize to unseen data, and thus perform tasks without explicit instructions. [1]
Machine learning (ML) is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science that focuses on the using data and algorithms to enable AI to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy. How does machine learning work?
27 Μαρ 2024 · Machine learning is a subfield of artificial intelligence that uses algorithms trained on data sets to create models that enable machines to perform tasks that would otherwise only be possible for humans, such as categorizing images, analyzing data, or predicting price fluctuations.
机器学习在近30多年已发展为一门多领域 科际整合，涉及 概率论 、 统计学 、 逼近论 、 凸分析 、 计算复杂性理论 等多门学科。 机器学习理论主要是设计和分析一些让 计算机 可以自动“ 学习 ”的 算法。 机器学习算法是一类从 数据 中自动分析获得 规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。 因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与 推断统计学 联系尤为密切，也被称为 统计学习理论。 算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法（要防止錯誤累積）。 很多 推论 问题属于 非程序化決策，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
10 Οκτ 2024 · This machine learning tutorial helps you gain a solid introduction to the fundamentals of machine learning and explore a wide range of techniques, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、 逼近论 、凸分析、 算法复杂度 理论等多门学科。 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是 人工智能 核心，是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。 [1] （1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是 人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。 （2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
机器学习 (ML) 是 人工智能 (AI) 和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法使 AI 能够模仿人类的学习方式，并逐渐提高准确性。 机器学习 (ML) 如何工作？ 加州大学伯克利分校 （ibm.com 外部链接）将机器学习算法的学习系统划分为三个主要部分。 决策过程：一般来说，机器学习算法用于预测或分类。 根据一些可能标记或未标记的输入数据，您的机器学习算法用于预测或分类算法将生成有关数据模式的评估结果。 误差函数：误差函数评估模型的预测效果。 如果具有已知样本，误差函数可以进行比较以评估模型的准确性。 模型优化过程：如果模型可以更好地拟合训练集中的数据点，则会调整权重以减小已知样本与模型评估结果之间的差异。
14 Μαΐ 2024 · Machine learning (ML) powers some of the most important technologies we use, from translation apps to autonomous vehicles. This course explains the core concepts behind ML. ML offers a new way to...
This course introduces principles, algorithms, and applications of machine learning from the point of view of modeling and prediction. It includes formulation of learning problems and concepts of representation, over-fitting, and generalization.
Machine Learning is an international forum focusing on computational approaches to learning. Reports substantive results on a wide range of learning methods applied to various learning problems. Provides robust support through empirical studies, theoretical analysis, or comparison to psychological phenomena.
