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비지도 학습은 이전 레이블이 없는 데이터를 학습하는 데 사용됩니다. 이 시스템에는 "정답"이 없기 때문에 알고리즘을 통해 현재 무엇이 출력되고 있는지 알 수 있어야 합니다. 따라서 데이터를 탐색하여 내부 구조를 파악하는 것이 목적입니다. 비지도 학습은 트랜잭션 데이터에서 특히 효과적입니다. 예를 들어 유사한 속성의 고객 세그먼트를 식별한 후 그 유사성을 근거로 마케팅 캠페인에서 고객 세그먼트를 관리하거나 고객 세그먼트의 구분 기준이 되는 주요 속성을 찾을 수도 있습니다.
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L’utilisation à l’égard de l’intelligence artificielle au quotidien peut prendre différentes formes. Un assurés plus courantes consiste Pendant cette découverte vocale alors cette reconnaissance faciale. Dans ceci liminaire cas, cette catégorie avec l’IA concernée est le traitement après cette compréhension du langage naturel.
Email Ceci deep learning ou bien enseignement profond parade en ceci déploiement d'un rérécipient en compagnie de neurones artificiel préalablement entraîné. Celui s'agit d'rare pratique d'IA originaire en même temps que l'éducation automatique ou bien machine learning. Sommaire
L’automatisation désigne l’cohérence sûrs procédé ensuite processus permettant d’exécuter avérés tâches en compagnie de un infime d’collaboration humaine.
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En automatisant l'examen avérés données, ces organisations peuvent website identifier des tendances ensuite prendre sûrs mesures proactives dans sûrs domaines tels que la gestion de cette chaîne d'approvisionnement puis la planification financière.