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. 训练算法 下一步涉及训练算法。该过程是迭代的。通过该算法我们运行变量然后将结果与算法应生成的结果进行比较。为了提高结果的准确性可以在再次运行变量之前调整变量直到算法提供预期结果。经过训练后算法采用机器学习模型的形式。 . 模型的使用和优化 最后剩下的就是使用该模型并继续改进它。然后将该模型用于新数据其来源取决于要解决的问题。模型的准确性也会随着时间而变化。 使用机器学习的示例 查看推荐 在  或  等平台上机器学习使系统能够看到观看视频  的用户往往也会观看视频 且观看时间较长。

然后平台就会了解到该视频对视频  的观众感兴趣并将其推荐给他们。 面部识别 为了使面部识别系统发挥作用它需要识别人的图像或视频。系统从不同角度显示该人脸部的内容越多它就能越准确地识别新图像中的该人。对数据进 卢森堡电话号码 行大规模处理以便在新元素到达时做出决策是机器学习的基本原理之一。 智能汽车 越来越多的车型配备了能够检测障碍物和交通标志的探测器和摄像头。借助机器学习通过驾驶和分析环境这些车辆能够越来越准确地识别这些元素。



正是有了这样的系统如果你太靠近自行驾驶。 药品 机器学习在医学中有很多用例。其中之一是其在治疗潜在癌性肿瘤中的用途。计算机使用包含先前肿瘤及其进化信息的数据库并用它来预测当前正在研究的肿瘤的进化。这有助于为患者找到最佳的治疗方法。 欺诈识别 许多金融软件程序使用机器学习来分析交易。收集的大量数据使软件能够估计普通交易的情况。当交易不遵循这种模式时软件会立即注意到它然后可以启动进一步调查以确定该异常交易是否是欺诈性的。