在学习的同时她还在西门子股份公司的成像处理软件开发部门担任在职学生。为了特别深化机器学习的各个方面在特伦托大学完成硕士学位后完成了神经科学机器学习领域的博士学位。自年以来她一直在软件服务提供商担任数据科学家表现监控和用户体验。 用机器学习方法来改进监控系统例如开发的解决方案。然后这些数据会在机器学习中进行处理格雷纳没错。
机器学习涉及用示例填充数学模型这些示例的输出即所谓的标签是已知的。这训练了系统。在监控方面您可以 WhatsApp 号码数据 区分统计和机器学习统计方法旨在利用干扰来找到生成数据的过程。另一方面机器学习主要是预测某些数据何时出现。因此统计数据为学习提供了基础。这里的根本问题是我们常常无法足够详细地描述相关特征。
如果无法精确描述特征机器学习是否就达到了极限那么系统如何才能了解相关内容呢不这并不限制机器学习。然而为算法提供正确的特征作为输入绝对是一个挑战。一个简单的例子系统应该识别狗。几乎不可能如此精确地描述一只狗的所有特征以至于每只狗都能被算法可靠地识别为该物种的代表。这就是深度学习的用武之地。 |
