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从许多照片中学习

程序可以通过看许多带标签的照片,越来越会分辨猫和狗。它根据这些例子自我调整,而不是只照着人写的规则去做。

图中内容

  1. 传送带上的方形照片卡:一个猫或狗的例子
  2. 带亮槽的深色电脑机箱:例子从这里送入
  3. 悬在空中的方形照片:一张从未见过的新图
  4. 动物周围的亮轮廓:程序选出的答案

示例

  • 垃圾邮件过滤器从你标记为垃圾的邮件中学习。
  • 手机键盘学习你打得最多的词。

测验:从许多照片中学习(15岁)

  1. 根据卡片,机器学习程序主要如何在一项任务上变得更好?

    • 通过被告知每个新情况的正确答案
    • 通过在大量示例上训练,而不是只遵循手写规则
    • 只遵循人们手写的规则
  2. 卡片对使用更多样化的训练示例怎么说?

    • 它们通常会让程序在新图片上给出更好的答案
    • 它们让程序不再需要带标签的照片
    • 它们只有在每张未来图片都已存储时才有帮助
  3. 为什么在大量示例上训练能帮助程序处理没人写过规则的情况?

    • 程序从示例中学习,而不是只从明确规则中学习
    • 程序已经包含针对每种可能情况的规则
    • 程序会随机猜测,直到有人写下规则

答案和讲解都在应用里。这节课已离开免费的一周,它的测验包含在订阅中。

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15岁