В последние годы термин «машинное обучение» стал больше, чем модным словом. Это меняет то, как мы ведем бизнес и принимаем решения каждый день. Фактически, машинное обучение использовалось во многих приложениях, таких как: Спам-фильтр в вашем почтовом приложении (для классификации спама / не-спама) Система рекомендаций Netflix (для классификации фильмов, которые вам нравятся / не нравятся) Функция распознавания лица в телефоне для разблокировки телефона Поскольку машинное обучение..

Это правда, что «отчаянные времена требуют отчаянных мер». Помните вопросы, которые мы обычно задавали себе, когда были намного моложе, или загадки, с которыми мы играли относительно «что делать, если вас преследует дикий зверь (вероятно, лев)… или > тот о том, что вы застряли на дереве и смотрите вверх, к вам идет змея, пытаясь спуститься, а внизу вас ждет лев; пытаясь прыгнуть вперед, есть река, кишащая акулами, которые ждут, чтобы сожрать все, что попадется им на пути »… Забавная..

Вытягивание контекста из текста - одно из самых замечательных достижений, получаемых с помощью НЛП. Несколько лет назад извлечение контекста должно было определять настроение текста, а затем определение сделало шаг вперед к обнаружению эмоций. Это два очень разных термина. Чувство может быть положительным, отрицательным, нейтральным, в то время как эмоции являются более тонкими категориями среди этих трех. Положительные эмоции можно отнести к счастливым, возбужденным и даже забавным..

Во время работы над проектом, основанным на симуляции « Две дороги расходились в желтом лесу, И жаль, что я не смог проехать обеими И быть одним путешественником, долго я стоял И посмотрел вниз, насколько мог » Ну, в сторону Роберта Фроста…: P Я должен был выбрать подход к оптимизации, который лучше подходит для данного варианта использования. Я имел в виду обучение с подкреплением и генетический алгоритм (два пути среди многих), но затем прозрение… «Оба подхода искусственного..