일상생활 속의 머신러닝
다양한 도메인에서 사용할 수 있는 머신 러닝 과정에 대한 관심은 시간이 지남에 따라 사용 가능한 정보 측정이 증가함에 따라 확대되고 있습니다. 머신 러닝은 의도적인 대상에게 전달될 수 있는 정보에서 정보를 제거하기 위한 풍부한 절차를 제안합니다. 인공 지능(AI)의 한 형태인 머신 러닝(ML)을 사용하면 소프트웨어 프로그램은 명시적으로 지시받지 않고도 결과를 더 정확하게 예측할 수 있습니다 시장검증.
머신 러닝 인증은 일반적으로 지침 및 발전과 관련된 현장 데이터와 컴퓨터화된 역량을 지원할 수 있습니다. 게다가, PC 비전과 함께 머신 러닝 훈련은 임상적 증명, 사실적 정보 검토 및 계산, 논리적 탐색 등이 포함된 수많은 도메인을 확장했습니다. 이러한 관행은 휴대전화 애플리케이션, PC 기계, 온라인 사이트, 네트워크 보안 등의 분야에서 적극적으로 완료되었습니다.
오늘날 긴 정보는 다양한 학문에 걸쳐 우세하며, 정보로부터 장애물과 중요한 정보를 얻는 것은 논리적 요청의 최신 모델이자 비즈니스 애플리케이션으로 나타났습니다. 이 블로그에서는 일상 업무에서 수행되는 머신 러닝의 몇 가지 활용 사례를 살펴보겠습니다.
일상생활 속의 머신러닝 응용 프로그램
1. 드라이브 추정
일반적으로 단독 여행은 마무리하는 데 약간의 여유가 있으며, 목적지에 도착하기 위한 교통 타이밍을 포함한 다양한 교통 수단이 여행을 위해 사용됩니다. 운전 시간을 줄이는 것은 아직 기본이 아닙니다. 아래에서 머신 러닝이 운전 시간을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 확인할 수 있습니다.
Google 지도: 휴대전화의 지역 정보를 사용하여 Google 지도는 언제든지 이동하는 교통의 경쾌함을 조사할 수 있으며, 가이드는 개발, 교통 체증, 사고와 같은 클라이언트의 자세한 교통을 분류할 수 있습니다. 관련 정보를 얻고 계산을 적절히 처리함으로써 Google 지도는 가장 빠른 경로를 보여줌으로써 운전 시간을 줄일 수 있습니다.
승차 앱: 승차 비용을 정하는 방법부터 대기 시간을 제한하는 방법, 승차 차량을 정하는 방법, 다른 여행객과 함께 여행을 정해 방향을 바꾸는 방법까지. 실제로 이 배열은 머신 러닝입니다. 머신 러닝은 조직이 승차 비용을 측정하고, 이상적인 픽업 구역을 등록하고, 여행의 가장 짧은 코스를 보장하는 데 도움이 되며, 잘못된 위치도 보장합니다.
자동 조종 장치를 활용한 출장: 인공지능 혁신의 도움으로 이제 자동 조종 장치로 항공편을 조종할 수 있습니다.
2. 이메일 인텔리전스
스팸 필터: 일부 지침 기반 채널은 이메일 받은편지함에
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