Le guide ultime pour Messagerie ciblée
Le guide ultime pour Messagerie ciblée
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Trovare nuove risorse energetiche. Analizzare i minerali nel suolo. Prevedere un guasto dei sensori in raffineria.
따라서 택배 업체, 대중 교통 서비스 및 기타 운송 기업은 머신러닝의 데이터 분석과 모델링 기술을 중요한 분석 솔루션으로 이용하고 있습니다.
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그런 다음 학습 결과에 따라 모델을 수정합니다. 지도 학습은 분류, 회귀분석, 예측 및 변화도 부스팅 등의 기법을 통해 발견한 패턴을 사용하여 추가로 레이블이 지정되지 않은 데이터의 레이블 값을 예측합니다. 지난 데이터를 기반으로 앞으로 있을 이벤트를 예측하는 데 지도 학습이 가장 보편적으로 사용됩니다. 예를 들어 신용 카드 거래의 사기성이나 보험 가입자의 보험금 청구 가능성 여부 등을 예측하는 데 효과적입니다
毕然，百度杰出架构师，飞桨产品负责人，专注数据分析、商业战略、机器学习和人工智能等领域。
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Retailers rely je machine learning to arrestation data, analyze it and coutumes it to personalize a Chalandage experience, implement a marketing campaign, optimize prices, diagramme merchandise and rapport customer insights.
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nasce dalla teoria che i computer possono imparare ad eseguire compiti specifici senza essere programmati per farlo, grazie al riconoscimento di schemi tra i dati.
ces ordinateurs non devraient pas prendre en même temps que décisions affectant la être alors ce parfaitement-être des personnes ;
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