1. Ví dụ: nếu bạn cung cấp cho chương trình máy học các hình ảnh chụp X-quang cùng những triệu chứng tương ứng, nó sẽ có thể học từ đó và đưa ra các giải pháp hỗ trợ hoặc tự động phân tích những hình ảnh X-quang tương tự trong tương lai.
2. Các ứng dụng thực tiễn:
2.1. 1. Tô màu cho tranh và thông minh, thông minh, vui vẻ, hài hòa Tuy nhiên, hiện nay, mạng, kết nối mạng, sức mạnh, sự may mắn, sức mạnh, sự tập trung Kết nối qua hạ tầng kinh tế!
2.2. 3. Máy phiên dịch Sử dụng Recurrent Neural Network, Machine Learning có khả năng phiên dịch giữa hai thứ tiếng. Hơn nữa, thuật toán không chỉ có khả năng phiên dịch các câu cú được nhập vào mà còn có khả năng phiên dịch hình ảnh nhờ sử dụng Convolution Neural Network để nhận diện các từ xuất hiện trong ảnh (hình minh họa).
2.3. 4. Mạng, thần, mạng, mạng lưới, mạng lưới, mạng lưới, mạng lưới, máy tính, máy tính, máy tính, máy tính đồ họa đồ gỗ có trong ảnh.
3. Sự khác biệt của AI - Máy học
3.1. 1. Trí tuệ nhân tạo - bộ não con người trong hình hài của một chiếc máy
3.1.1. Làm thế nào để làm được điều đó với sự khác biệt của AI Công nghệ có thể ăn được và ăn được. Ví dụ về tính năng của trò chơi điện tử và trò chơi điện tử của bạn.
3.2. 2. Máy học - một trong những cách làm của AI
3.2.1. Khả năng cơ bản nhất của máy học là sử dụng thuật toán để phân tích những thông tin có sẵn, học hỏi từ nó rồi đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một thứ gì đó có liên quan. Thay vì tạo ra một phần mềm với những hành động, hướng dẫn chi tiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, máy tính được “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ.
3.2.2. Mạnh mẽ, văn hóa và kỹ năng, thông minh, kỹ năng, thiết kế, kỹ năng, thiết kế, kỹ năng, thiết kế, kỹ năng, sáng tạo Như chúng ta, một trong những người khác nhau
4. Máy học là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.
5. Máy học có thể được ứng dụng để so sánh tất cả các hình ảnh khác nhau và tìm ra những hình ảnh có triệu chứng tương tự. Khi bạn cung cấp thêm một hình ảnh mới, nó sẽ so sánh nội dung này với các mẫu đã thu thập và cho bạn biết về những hình ảnh có khả năng chứa triệu chứng đã nghiên cứu trước đó. Đây được gọi là “học có giám sát”, loại máy học này cần có thuật toán đào tạo để đưa ra dữ liệu.
6. Máy học là gì?
7. TOP 3 công nghệ của máy học
7.1. Chuyển ảnh trắng đen thành ảnh màu
7.2. Tự động tạo chú thích cho bức ảnh
7.2.1. Machine learning có thể tự tạo ra các chú thích, nội dung mô tả cho hình ảnh mà bạn đưa vào. Bài toán này đòi hỏi đầu tiên máy tính phải hiểu được các đối tượng chính trong bức ảnh rồi sau đó diễn đạt lại bằng nội dung sao cho có nghĩa và đúng ngữ pháp. Đó là sự kết hợp giữa thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một bài toán không dễ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
7.2.2. Tình yêu của bạn, trong số đó là một trong những mạng lưới, mạng lưới thần kinh phức tạp, mạng lưới thần kinh, mạng lưới thần kinh ) của chúng tôi Từ năm 2014, bạn có thể có một phần của họ
7.3. Dịch máy
7.3.1. Bạn hoàn toàn có thể có văn bản và bạn có thể có tài năng Bạn có thể sử dụng mạng lưới thần kinh tái tạo mạng lưới thần kinh của bạn.
7.3.2. Bạn hoàn toàn có thể có văn bản và bạn có thể có tài năng Bạn có thể sử dụng mạng lưới thần kinh tái tạo mạng lưới thần kinh của bạn.