Daftar Isi:

Untuk apa kita dapat menggunakan pembelajaran mesin?
Untuk apa kita dapat menggunakan pembelajaran mesin?

Video: Untuk apa kita dapat menggunakan pembelajaran mesin?

Video: Untuk apa kita dapat menggunakan pembelajaran mesin?
Video: Pengantar Pembelajaran Mesin 2024, April
Anonim

Di sini, kami membagikan beberapa contoh pembelajaran mesin yang kami gunakan sehari-hari dan mungkin tidak tahu bahwa itu didorong oleh ML

  • Asisten Pribadi Virtual.
  • Prediksi saat Komuter.
  • Pengawasan Video.
  • Layanan Media Sosial.
  • Penyaringan Email Spam dan Malware.
  • Dukungan Pelanggan Daring.
  • Penyempurnaan Hasil Mesin Pencari.

Selain itu, untuk apa Anda menggunakan pembelajaran mesin?

Anda dapat melakukan hal berikut dengan Machine Learning:

  • Gambar, teks, pengenalan video.
  • Meningkatkan Keamanan Siber (Algoritme berbasis web untuk mendeteksi penipuan, Malware, Pencucian Uang, Analisis Lalu Lintas Web, Kejahatan Dunia Maya)
  • Layanan pelanggan yang lebih baik (IVR)
  • Fasilitas Kesehatan yang Lebih Baik (Deteksi dan Pencegahan Diabetes)

Demikian pula, apa itu pembelajaran mesin dan mengapa kita membutuhkannya? Pembelajaran mesin adalah diperlukan untuk tugas yang terlalu rumit bagi manusia untuk dikodekan secara langsung. Beberapa tugas sangat kompleks sehingga tidak praktis, jika bukan tidak mungkin, bagi manusia untuk mengerjakan semua nuansa dan kode untuk mereka secara eksplisit.

Selanjutnya, orang mungkin juga bertanya, apa manfaat dari pembelajaran mesin?

8 Manfaat Bisnis Terbaik dari Pembelajaran Mesin

  • Menyederhanakan Pemasaran Produk dan Membantu Perkiraan Penjualan yang Akurat.
  • Memfasilitasi Prediksi dan Diagnosis Medis yang Akurat.
  • Menyederhanakan Dokumentasi Waktu Intensif dalam Entri Data.
  • Meningkatkan Ketepatan Aturan dan Model Keuangan.
  • Deteksi Spam Mudah.

Apa gunanya ML?

Pembelajaran mesin ( ML ) adalah studi ilmiah tentang algoritma dan model statistik yang sistem komputer menggunakan untuk melakukan tugas tertentu tanpa menggunakan instruksi eksplisit, mengandalkan pola dan inferensi sebagai gantinya. Itu dilihat sebagai bagian dari kecerdasan buatan.

Direkomendasikan: