个性化: ML 允许您为每个客户创建个性化体验,无论是通过产品推荐(如 Amazon 或 Netflix 的做法)、独家优惠还是针对细分市场的特定内容。 需求预测:算法可以根据历史数据、季节性数据或采购模式预测未来的产品需求,帮助企业更好地管理库存。 广告活动优化:通过机器学习,广告商可以实时分析广告效果并调整策略以获得最大的投资回报率(ROI)。 销售自动化:机器学习系统有助于自动化任务,例如对潜在客户进行分类、预测哪些潜在客户最接近购买,以及提出更有效地完成销售的策略。
在这篇文章中,我们将深入探讨 ML 中的三种主要学习类型: 监督学习(监督学习), 无监督学习, 强化学习(强化学习)。 它们各自具有特定的特征和不同的数据处理方式,如下文将重点介绍的那样。 监督学习和 塞浦路斯电话号码 无监督学习的区别 - Learn AI 1.- 监督学习 监督学习是机器学习的一种,算法从一组标记数据中学习。这意味着数据集中的每个条目都附有一个已知的标签或结果。该模型的目标是学习特征(或输入变量)和标签(或输出变量)之间的关系,以便对新的未标记数据进行准确预测。
老师提供带有正确答案的示例,学生学习将问题与答案相匹配。经过足够的练习,学生可以正确预测新问题的答案。 监督学习的组成部分 标记数据集:这是已经分配了正确答案的输入数据。每条数据包含一系列描述对象或事件的特征(输入),以及模型必须预测的目标值或类别的标签(输出)。 特征:这些是描述数据集每个实例的属性或变量。例如,在营销中,它可能是客户之前的购买记录、年龄或位置。 标签(label):就是我们想要预测的期望输出或者结果。