数据可以是带标签的也可以是不带标签的。在这到特别关注这可能会导致模型训练出现偏差并影响预测结果。 . 选择要运行的算法 接下来您必须选择一种用于提取的训练数据的算法。要运行的算法类型取决于两个标准训练数据的类型和数量以及要解决的问题的类型。 . 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 德国电子邮件数据 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 巴西電子郵件列表 它就能越准确地识别新图像中的该人。对数据进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。
