机器学习与深度学习和神经网络的比较

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根据输入数据调整权重的过程将持续下去，直到模型获得足够的数据。这个过程是交叉验证过程的一部分（一种用于比较和评估机器学习算法的统计方法，在该方法中将数据分为两部分，训练数据和验证数据，并且模型必须能够在训练数据和验证数据中都实现）和验证部分），以确保正在训练的模型不会出现过度拟合（当模型在训练数据中学习到错误的细节和概念时会发生这种情况，从而影响新数据对模型的性能产生负面影响）或欠拟合（指的是既不能对训练数据建模也不能推广到新数据的模型）。 监督学习，用于解决非常大的全球范围的问题，例如垃圾邮件分类，可以为活跃在该领域的组织提供很大的帮助。监督学习中使用的一些方法包括：神经网络、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、随机森林和支持向量机。


无监督机器学习 语音识别：计算机语音识别（语音转文本）是使用自然语言处理 (NLP) 处理人类语音 电话号码列表 并将其转换为文本的功能。许多移动设备在其系统中使用语音识别来执行语音搜索。例如，苹果的语音助手 Siri，它还提供其他功能，例如发送短信。 机器学习在生活中的优点和缺点 图片 (6) 客户服务：在线聊天机器人最终将取代人工客服。他们回答有关运输等主题的常见问题或提供个人建议。这些机器人将改变您对网站和社交网络上客户互动的看法。 计算机视觉：这种人工智能技术使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据这些输入采取行动。使用卷积神经网络（复杂神经网络）的计算机视觉已经能够对社交网络、放射成像、医疗保健和无人驾驶汽车中的照片标签产生积极影响。




机器学习算法的比较及其工作原理 图片 (7) 推荐系统引擎：人工智能算法可以利用客户过去的行为数据来发现他们之间的关系，这些算法提供的结果可以帮助制定有效的销售策略。智能推荐系统用于在客户检查在线商店的购物车的过程中建议添加与购买相关的产品。 自动化股票交易：旨在优化股票投资组合（股票、债券、商品、现金和现金等价物等金融投资的集合，包括投资基金和交易所交易基金）。利用人工智能的自动化交易平台每天可以执行数千甚至数百万笔交易，无需人工干预。 机器学习的挑战 当然，机器学习技术的进步让我们的生活变得更加轻松。然而，在企业中实施机器学习可能存在道德缺陷。对基于人工智能开发的技术提出的一些担忧是。