于确定图像是否是“犬科动物”或“不再是狗”。我们不需要精确地了解它在寻找什么，只要它能够足够准确地有效地了解犬类即可。当然，这一切都被大大简化了，但它仍然真实地反映了幕后发生的事情。使用这些技术构建的工具是您的手机能够识别照片中的物体和动物的原因，也是DALL•E 2 等 AI 艺术涡轮机能够识别重要内容的原因。获取知识的设备有什么用？机器了解是现实世界中人工智能最常见的实现之一。您可能遇到过的系统获取知识的一些示例包括： Amazon、Netflix 和其他网站上的推荐算法 Gmail 和不同电子邮件应用程序中的垃圾邮件过滤器 针对您的信用卡、银行和不同金融服务的欺诈检测 自动化高质量制造中的操作 机器学习类型 一般来说，有 3 种学习方法： 监督学习使用基于分类的信息集。通过监督学习而发展起来的模型能够做出预测并对事物进行分类。无监督学习利用未标记的数据集。
高级的人能够完全根据事物的显着特征来发现风格并对其进行聚类。强化学习是一种方法，通过使用人类或其他旨在对输出进行排名的人工智能来评估其输出，版本可以学习更加正确。哪种母带处理最合适取决于开发人员必须使用哪种形式的统计数据以及他们需要的放弃结果。这是设备研究，但允许我 WhatsApp 号码 们进行更深入的研究。什么是深度学习？深入了解是设备了解的一个子领域。虽然相关数据集（包括我们想象的“狗不是犬科动物”数据集）有其用途，但它们的生产成本非常高，因此长度非常有限。如果我们想给电脑程序一些原始事实（现在不分为“狗”和“非狗”）并让它自己决定一切，一切可能会容易得多。这正是深度掌握算法允许我们做的事情。深度学习模型不再依赖人类研究人员来添加结构，而是得到足够的指导来开始使用，传递大量记录，然后留给他们自己的设备。
例如，GPT 现在不再提供基于良好基础的教育统计数据：它可以扫描数百万千兆字节的原始文本并得出自己的结论。创建的硬模型并不总是为 ChatGPT 和所有其他基于 GPT 的工具提供支持的版本，但它为它们编写了想法。 OpenAI 刚刚进行了大量的训练、特殊调整和调整，以确保它不会挖掘出互联网上最糟糕的内容。什么是神经网络？人工神经网络 (ANN) 是一种模仿人类思维的笔记本电脑算法，通常使用机器学习或深度掌握来创建。人工神经网络由基于神经元的“节点”层组成。有一个输入层、一个输出层和一个或多个隐藏层，其中进行最大计算。 （深度神经网络是具有多个隐藏层的网络。）每个节点都有一个权重和阈值，并附加到下一层内的节点。当超过边缘时触发，并将统计数据发送到后续节点集；如果没有超过边缘，则不会发送任何数据。权重决定了来自选定节点的信号在触发其他节点方面的重要性，并且在最大情况下，记录可以最好地通过神经网络“前馈”。 |
