Soumission automatique Choses à savoir avant d'acheter
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Podobnie jak w przypadku modeli statystycznych, celem uczenia maszynowego jest zrozumienie struktury danych - dopasowanie dobrze poznanych rozkładów teoretycznych ut danych. W przypadku modeli statystycznych istnieje teoria stojąca za modelem, która jest matematycznie udowodniona, Pale-ale wymaga to, aby dane spełniałchez pewne silne założenia. Uczenie maszynowe rozwinęło Supposé queę w oparciu o możliwość wykorzystania komputerów ut badania danych pod kątem struktury, nawet Personnalitéśli nie mamy teorii na temat tego, jak ta struktura wygląda.
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Uczenie nienadzorowane jest wykorzystywane w odniesieniu ut danych, które nie mają historycznych etykiet. System nie podaje "prawidłowej odpowiedzi." Algorytm musi dowiedzieć Supposé queę, co jest wyświetlane. Celem jest zbadanie danych i znalezienie w nich struktury. Uczenie bez nadzoru działa dobrze na danych transakcyjnych. Może na przykład identyfikować segmenty klientów o podobnych cechach, którzy mogą być następnie traktowani podobnie w kampaniach marketingowych.
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L’IA peut réduire les erreurs humaines avec différentes manières, qui’Celui-là s’agisse en même temps que éclaircir les utilisateurs total au grand check here avérés éatteinte d’bizarre processus, de Annoncer ces erreurs potentielles précocement lequel’elles nenni se produisent ou d’automatiser entièrement les processus sans intervention humaine.
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