机器学习
3英寸的sapere
机器学习è una tecnica di analisi di dati che insegna ai computer a svolgere un 'attività nature per l 'uomo e gli animal: imparare dall 'esperienza。Gli算法机器学习的计算方法每一个"学徒"信息的直接的直接的，有数据的，有基础的，有预先确定的模型。我想说的是，我有我的孩子，我的孩子，我的孩子，我的孩子，我的孩子。
反对l 'aumento一些大数据， l'徒弟to automatico è在多样性的条件下解决技术问题è
- Finanza computazionale:每拉信用的价值e il交易algoritmico
- 精细的想象和人造的视觉:我的脸，我的脸，我的脸，我的脸identificazione di oggetti
- Biologia computazionale:肿瘤诊断，制药里菌体和DNA序列
- Produzione迪公司:每Previsioni di prezzo e carico
- 汽车工业，航空工业:每拉manutenzione predittiva
- 精细的自然语言:每一个人都有自己的声音
Più dati, più domande, migliori risposte
Gli算法，机器学习，个人，数据，模式，自然，信息，效果，预估。我的意思是，我的能力，我的能力，我的能力，我的能力，我的能力，我的能力。根据esempio，基于多媒体技术的机器学习方法基于基于百万数据库的机器学习方法。我有自己的想法，有自己的想法，有自己的想法，有自己的想法。
Quando è必要的利用机器学习?
我们有一个自动的学徒è我们有这样的一个问题attività这个问题意味着一个巨大的利用quantità我有一个可变的变化，没有一个公式和等式。Per esempio, questa tecnica è una buona opzione Per gestire sitazioni come queste:
Le regole e Le equazioni scarete a mano sono troppo complesse(来自nel riconoscimento facciale e vocale)。
Le regole di un 'attività cambiano continuamente(来自nella rilevazione di frodi nei registri delle transazioni)。
Il programma deve adattarsi真主安拉continua evoluzione della natura dei dati(来自nel trading automatico, nella previsione del fabbisogno energetico e delle tendenze di acquisto)。
Vengono利用由于tipi di技术apprendimento con supervisione以数据为基础的模型输入输出通知每一致预估未来输出apprendimento无supervisione个体模式nascosti o结构intrinsedindati di input。
图1:Le tecniche di机器学习包括徒弟和监工。
Apprendimento con supervisione
机器学习控制我是说，我是说，我是说，我是说，我是说，我是说。Un algorithm, di, apentententonmonitionuuui, Un set, conosciuto, di, input, risposte, note, ai, data， (output)， e, addestra, Un，模，模，模，模，模，模，模，模，模，模。我用我的学徒和监督员è我的顾问，我的数据，我的输出，我的想法。
我的学徒需要监督利用技术，根据模型预测进行分类回归。
勒tecniche di classificazionePrevedono risposte discrete: per esempio, se un 'E-mail è autentica o spam, oppure se un tumore è maligno o benigno。我在分类中输入数据。特别的应用più影像医学的形象，我的声音，我的价值，我的rischio的信用。
美国的分类，这是属于所有的，必须的，在具体的类别中分类。我的意思是，我的应用，我的知识知识，我的知识知识，我的知识知识，我的知识知识，我的知识知识。我的想象，我的想象，我的想象，我的技术模式识别senza supervisor我用我的语言表达我的想法。
Tra gli algoritmi di classificazione più comuni figurano支持向量机(SVM)，阿尔伯里的决定e装袋，k最近的邻居，朴素贝叶斯，analisi discriminante，regressione logisticaereti neurali．
勒tecniche di regressione我继续说:每一个esempio，每一个温度，每一个温度，每一个温度，每一个温度。我们的应用包括交易算法。
用我们的技术，回归我们的生活，我们的自然，我们的数据，我们的自然，我们的生活è我们的生活，每一个温度和节奏的过程，我们的真理，我们的生活。
trgli algoritmi di regressione più communi figurano ilmodello线性,modello非线性拉regolarizzazione拉regressione逐步, gliAlberi decisionali con boostinge装袋,勒reti neuralie l '自适应神经模糊学习．
我的学徒，我的上级，我的上级
我想知道我的医生是怎样的avrà我的心脏是怎样的。汉诺，我的祖先，我的祖先，我的祖先età，我的祖先，我的祖先。我是说，我是先人，我是先人，我是先人，我是后人，我是后人。我的问题，邓克，è结合我的数据，在联合国模式，在grado di prevedere，在新的帕兹恩特avrà联合国attacco cardiaco entro un。
Apprendimento无supervisione
L 'apprendimento无supervisione个体模式，结构，内部数据。每一票价都有一个集合的数据，包括输入的数据。
伊尔聚类è la tecnica di学徒senza supervisor più comune。每个人的模式都有不同的数据。Tra le applicazioni dell 'analisi集群基因序列分析的图解，基因序列分析的图解，基因序列分析的图解。
Per esempio, se una società di telefonia cellare desidera ottimizzare le posizioni di installazione delle sutenne, può利用机器学习Per stimare il numero di cluster di个人che si collegano allle sutenne。Un telefono può collegarsi con una sola天线真主安拉volta，每一个团队使用该算法每一个progettare la migliore posizone天线每细胞modo da ottimizare la ricezione del sergnale每gruppi, o群集，di clienti。
Tra gli algoritmi di聚类più comuni figuranok - means e k-medoids，集群gerarchico，Modelli di mistura gaussiana，modelli di tipo隐藏马尔可夫，自组织映射,模糊c聚类e集群sottrattivo．
图2:聚类个体模式nascosti nei dati。
来decidere quale algitmo utilzzare ?
机器学习算法模型può学习算法模型，机器学习算法模型机器学习算法模型机器学习算法模型机器学习算法模型。
不是esiste un metodo migliore, né un metodo che valga per tutti。在部分内容中，“对于尝试性的错误，这是不可能的”;Neppure I数据科学家più esperti sono in grado di dire se unalgoritmo possa funzionare o meno senza averlo testato。我是这样的，我是这样的，我是这样的，我是这样的，我是这样的，我是这样的，我是这样的，我是这样的，我是这样的。
Figura 3。机器学习。
这条线路的指导方针是:
- Scegli l 'apprendimento con supervisione我的想法是这样的:联合国模型的价格和预先的设想(每esempio，未来的价值和变化的持续，来一个温度和一个预先的东西)和分类的设想(每esempio，汽车的标识和汽车的视频和网络摄像头)。
- Scegli l 'apprendimento无supervisione在这个集群中，有一个模型，每一个样本，每一个样本，每一个样本。
来吧può机器学习的效率是怎样的?感谢大数据的理论和方法，MATLAB è在理想环境下应用机器学习的所有数据分析。
MATLAB是一个数据科学家的直接函数，一个预先确定的函数，一个专门的函数classificazione拉regressionee il聚类．
MATLAB consente di:
- 逻辑回归，分类，支持向量机，集合集合深度学习．
- 这是一种技术的进步，一种进步，一种进步，一种进步，一种进步，一种进步，一种进步，一种进步，一种进步，一种进步，一种进步。
- 集成的机器学习模型，内系统企业，内集群内云，实时嵌入硬件的利用模型。
- 自动编码，自动分析，传感器嵌入。
- 支持完整的统一，数据的分析和分配。
应用兴趣与机器学习
创造可以分析艺术作品的算法
联合国gruppo di ricercatori戴尔艺术品与人工智能实验室presso la罗格斯大学哈voluto verificare se联合国algoritmo informatico护城河在级di classificare dipinti每个阶梯genere e artista con la stessa facilita戴尔'uomo。Lo工作室è iniziato con l 'identificazione delle feature visive per classificare Lo stile dipinto。我的算法，我的分类，我的分类，我的分类，我的分类，我的分类，我的分类，我的分类。
我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:我的意思是:
汉诺一篇utilizzato gli algoritmi addestrati con immagini di谷歌/ identificare oggetti specifici。Hanno testato gli algoritmi su oltre 1.700 dipinti di 66艺术家多样性vissuti lungo un periodo di 550 anni。L 'algoritmo ha identificato con facilità le opere connesse tra loro, tra cui L '流行性感冒del "父亲·因诺琴佐·X的瑞托"迭戈Velázquez sullo "父亲·因诺琴佐·X的瑞托工作室Velázquez "弗朗西斯·培根。
优化大型建筑暖通空调能源利用
我在乌菲西的系统，通风和气候(HVAC)在乌菲西的商业大厦和大的空间的无效率的空调perché非tengono conto della variazione dei pattern气象，della variabilità dei costi energetico delle proprietà termiche dell 'edificio。
La piattaforma软件basata su cloud di BuildingIQ intende risolvere questo problem。利用算法和机器学习的一种模式信息和信息的复杂度，信息和信息的复杂度，暖通空调，信息和信息的复杂度和能量的复杂度。具体地说，机器学习在每一段中的利用是对气体、蒸气、电力和太阳能等相对能量的稳定贡献。La piattaforma building，同意暖通空调，不考虑商业建筑，规模10-25%，不考虑普通家具。
检测低速车祸
关于8百万我的记忆，la RAC è这个国家的汽车工业组织，汽车工业和汽车工业的合作，汽车工业和私人商业的合作。
每一个系统都有一个快速发展的过程，有一个碰撞的过程，有一个系统的集成系统，有一个系统的集成系统，有一个系统的过程，有一个系统的过程，有一个算法的过程，有一个机器学习的过程，有一个系统的过程velocità我们有不同的问题，有一个过程的过程，有一个系统的过程。阿尔库尼测试，独立的，没有，dimostrato, che, il, sistema, RAC, garantisce，精确的，92%，el, rilevamento, deglimententi, prova。
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