机器学习:有前途的工作领域和未来的数字工具 如果我们从信息是一切的关键出发,我们可以理解,当前技术的进步是由于数据,这就

如果我们从信息是一切的关键出发,我们可以理解,当前技术的进步是由于数据,这就是为什么知道如何使用它们、收集它们、正确组织它们很重要,即为什么要通过人工智能知道机器学习提供的功能,因为正是由于这个术语,机器可以产生一定程度的自主学习,而无需编程,也就是说,它们产生了选择精确信息的能力在正确的时刻。 对于卡内基梅隆大学 E. Fredkin 大学的计算机科学家和教授来说,Tom Mitchell 在他的一本书中将机器学习定义为:“通过经验自动提高性能的计算算法的研究。……也就是说,由于经验而“单独”学习和改进的算法”。 正如我所提到的,脱颖而出的最佳策略之一是在正确的时间获得正确的信息

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,因此接受机器学习培训在工作世界和其他领域提供了一种有效且出色的工具,这就是一个例子是 Domo 所做的,它生成了一个数据库,科威特电话号码列表 其中存储了一年中每分钟在互联网上生成的数据量,在分析的时间段内,据估计平均至少有 600 万人做了一些购买电子商务,除了打印之外,它还会在数据中记录通过Instagram社交网络购买的照片数量,以及 TikTok 或任何其他数字平台内的活跃用户。 然而,问题是在存储已经分析的数据之后产生的,因为此时会产生关于如何执行或如何执行获得的信息的疑问,

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因为数据本身没有意图就缺乏动力。因此,已经寻求将这些数据用于预测用户和消费者的需求,值得一提的是,机器学习中实现的人工智能只能用于在消费者不在搜索时产生更好的体验除了用于改善社会的各种用途外,还可以将产品出售,还可以预防灾难和疾病。 12 月份宣布了新机遇的到来,以及整合新技术的整整一年,因为将在未来一年支配社会行为的消费趋势将沉浸在数字背景中,这就是为什么所有内容生成将在网络中具有更大的重要性,因此了解并知道如何保留、分析和执行数据分析提供的知识将为未来提供明显的优势。

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