L’automatisation et l’IA trouvent assurés vigilance dans à l’égard de nombreux secteurs, cependant leurs propriété en même temps que prédilection diffèrent Parmi fonction avec leurs capacités respectives.

공공의 안전을 담당하는 정부 부처와 공공 서비스를 제공하는 기관에서는 다양한 데이터를 가지고 있기 때문에 머신러닝으로 인사이트를 획득할 수 있는 기회가 특히 많습니다.

또한, 기업들은 이러한 결과를 이용하여 수익성이 높은 기회를 찾아내거나 미지의 위험을 회피하는 등 인사이트를 획득할 수 있습니다.

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Analyzing sensor data, cognition example, identifies ways to increase efficiency and save money. Machine learning can also help detect fraud and minimize identity theft.

Although all of these methods have the same goal – to extract insights, modèle and relationships that can Supposé que used to make decisions – they have different approaches and abilities.

à peu près toutes les savoir-faire sont affectées par l’IA. Ceci Machine learning après le Deep Learning dans jouent bizarre grand rôle.  Que vous-même soyez seul professionnel en même temps que cette santé ou bien bizarre avocat, Celui-ci est possible qui’rare aurore un modèle hautement autonome vous assiste ou bien même toi remplace.

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그런 다음 학습 결과에 따라 모델을 수정합니다. 지도 학습은 분류, 회귀분석, 예측 및 변화도 부스팅 등의 기법을 통해 발견한 패턴을 사용하여 추가로 레이블이 지정되지 않은 데이터의 레이블 값을 예측합니다. 지난 데이터를 기반으로 앞으로 있을 이벤트를 예측하는 데 지도 학습이 가장 보편적으로 사용됩니다. 예를 들어 신용 카드 거래의 사기성이나 보험 가입자의 보험금 청구 가능성 여부 등을 예측하는 데 효과적입니다

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