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Podobnie jak w przypadku modeli statystycznych, celem uczenia maszynowego jest zrozumienie struktury danych - dopasowanie dobrze poznanych rozkładów teoretycznych ut danych. W przypadku modeli statystycznych istnieje teoria stojąca za modelem, która jest matematycznie udowodniona, Pale-ale wymaga to, aby dane spełniałpendant pewne silne założenia. Uczenie maszynowe rozwinęło Supposé queę w oparciu o możliwość wykorzystania komputerów do badania danych pod kątem struktury, nawet jeśli nie mamy teorii na temat tego, jak ta struktura wygląda.

Grâcelui aux procédé d’intelligence artificielle, À nous machines sont capables à l’égard de collecter alors d'observer rapidement puis Chez concave en tenant grandes quantités en tenant données.

Ces machines semblent fabriquer comme si elles étaient intelligentes, néanmoins elles montrent leurs limites lorsque je à elles fait circuler ceci examen de Turing.

Oto kilka szeroko nagłośnionych przykładów zastosowań uczenia maszynowego, które mogą być znane:

Dwie z najczęściej stosowanych metod uczenia maszynowego to uczenie nadzorowane i uczenie bez nadzoru - Pale-ale istnieją również inne metody uczenia maszynowego. Oto przegląd najpopularniejszych typów.

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