بکارگیری تنسورفلو tensorflow در الگوریتم های هوش مصنوعی

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی است که به سیستم ها توان یادگیری خودکار و پیشرفت می دهد. در واقع یادگیری ماشین به زبان ساده جزء مهم حوزه رو به رشد علم داده است. از طریق استفاده از روش های آماری، الگوریتم ها برای طبقه بندی یا پیش بینی آموزش داده می شوند و بینش های کلیدی را در پروژه های داده کاوی آشکار می کنند. این بینش ها متعاقبا تصمیم گیری را در برنامه ها و کسب وکارها هدایت می کنند و به طور ایده آل بر معیارهای رشد کلیدی تاثیر می گذارند. همان طور که کلان داده به گسترش و رشد ادامه می دهد، تقاضای بازار برای دانشمندان داده افزایش می یابد و از آن ها می خواهد تا در شناسایی مرتبط ترین سوالات تجاری و متعاقبا داده هایی برای پاسخ به آن ها کمک کنند. در یادگیری ماشین، پروسه یادگیری ازطریق داده ها انجام می شود. پس از فرایند اولیه یادگیری، ماشین قادر است به تنهایی و بدون دخالت انسان الگوهایی در میان داده های جدید کشف کند. هدف اولیه از به کارگیری ماشین لرنینگ این است که کامپیوترها توانایی یادگیری خودکار بدون دخالت یا کمک انسان را پیدا کنند و بر اساس آموخته های خود اقداماتی انجام دهند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشن ، یادگیری عمیق ، تنسور فلو ، یادگیری تقویتی ، الگوریتم