簡介

無數公司要么致力於機器學習項目，要么夢想盡快使用該技術。 然而，隨著時間的推移，許多雄心勃勃的項目並沒有達到預期的結果。 這通常是由於輸入算法的可用數據質量較差。 “垃圾進，垃圾出”是機器學習領域的一條鐵律。 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。 他們分析和清理數據，將其轉換為具有所需質量的所需格式。

什麼是 Ai（人工智能）/ML（機器學習）?

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區別

• 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，但它們並不相同。 機器學習是最活躍的領域之一，也是實現人工智能的一種方式。 為什麼機器學習今天這麼好； 為此，有以下幾個原因，但不限於此。
• 大數據爆炸式增長
• 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、架構師和數據工程師的工作需要 MLaaS。 每個人都需要更好地了解機器學習的可能性。

機器學習能做什麼:

例如

• 預報
• 記住
• 複製
• 選擇最好的項目

機器學習不能做什麼:

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

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