Ai+ ML

Ai(人工智能)+ ML(機器學習)

Ai is Data 人工智能就是數據

簡介

無數的公司正在研究機器學習項目,或者夢想著盡快使用該技術。 但是,隨著時間的流逝,許多雄心勃勃的項目並沒有達到預期的效果。 這通常是由於輸入到算法中的可用數據質量較差所致。 “垃圾進,垃圾出”是機器學習領域的一個鐵律。 這就是為什麼數據科學家在任何機器學習項目中都至關重要的原因。 他們分析並清理數據,將其轉換為具有所需質量的所需格式。

 

甚麼是Ai(人工智能)/ ML(機器學習)?

Ai vs ML vs Deep Learning 人工學習 vs 機器學習 vs 深度學習

人工學習 vs 機器學習 vs 深度學習

Artificial Learning vs Machine Learning vs Deep Learning 人工學習 vs 機器學習 vs 深度學習

人工學習、機器學習和深度學習的差異

  • A.I人類智能由機器展示。 簡而言之,使用可以模仿人類功能(例如學習和解決問題)的機器。 我 一般情況下,機器會表現得像人一樣,使用算法思維來表現和思考。
  • 人工智能和機器學習經常互換使用,但並不相同。 機器學習是最活躍的領域之一,也是實現AI的一種方式。 為什麼今天的ML這麼好? 因此,有以下兩個原因,但不僅限於此。
  • 大數據的爆炸式增長
  • 渴望在這個業務不斷縮水的時期內尋求新業務和收入流
  • 機器學習算法的進步
  • 開發功能強大、具有高容量和更快的計算能力的機器
  • 存儲容量
  • 具有領域專業知識的數據科學家的工作,架構師和數據工程師需要MLaaS。 每個人都需要對機器學習的可能性有更好的了解。

機器學習可以做什麼:

例如

  • 預報
  • 記住
  • 複製
  • 選擇最好的項目

 

機器學習無法做到的事情:

例如

  • 創建新的東西
  • 快速變得聰明
  • 超越他們的任務
  • 殺死所有人

傳統人工智能與現代人工智能方法

Modern Ai Approach 現代人工智能方法

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