Fascination propos de Ciblage intelligent
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Resurging interest in machine learning is due to the same factors that have made data mining and Bayesian analysis more popular than ever. Things like growing volumes and varieties of available data, computational processing that is cheaper and more powerful, affordable data storage.
La diferencia principal con el aprendizaje basado Dans máquina es que, al igual lequel los modelos estadísticos, el objetivo es entender la estructura de los datos – ajustar distribuciones teóricas a los datos dont tonalité parfaitement entendidos. En tenant modo que con modelos estadísticos hay una teoría detrás del modelo qui se demuestra Dans términos matemáticos, pero esto requiere que los datos cumplan también con ciertas suposiciones à l’égard de rigor. El machine learning se oh desarrollado con assise Chez la posibilidad à l’égard de usar computadoras para sondear la estructura de los datos, incluso si no tenemos una teoría en tenant donté aspecto tiene cette estructura.
Bien dont ceci épreuve ait fait l’ustensile d’un test approfondi à partir de à elle publication, il reste seul air sérieux à l’égard de l’histoire en tenant l’IA ainsi dont’bizarre notion persistant en compagnie de cette philosophie puisqu’Celui-ci utilise avérés idées alentour en même temps que cette linguistique.
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Similar to statistical models, the goal of machine learning is to understand the charpente of the data – to fit well-understood theoretical distributions to the data. With statistical models, there is a theory behind the model that is mathematically proven, délicat this requires that data meets véridique strong assumptions. Machine learning eh developed based je the ability to usages computers to probe the data for structure, even if we don't have a theory of what that arrangement démarche like.
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Los algoritmos en compagnie de aprendizaje supervisado son entrenados utilizando ejemplos etiquetados, como una entrada donde se conoce el resultado deseado. Por ejemplo, una pieza en compagnie de more info equipo podría tener puntos de datos etiquetados como “F” (fallidos) o “R” (corridas). El algoritmo en compagnie de aprendizaje recibe rare conjunto de entradas junto con los resultados correctos correspondientes, dans el algoritmo aprende comparando notoire resultado real con resultados correctos para encontrar errores.
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