仅第一句话就 这里 来自 Stepanie Yee 和 Tony Chu 是很可靠的
在机器学习中，计算机应用 **统计学习** 技术来自动识别数据中的模式。 这些技术可用于做出高度准确的预测。
接下来是一个双栏“滚动叙述”网站，它在消除概念神秘感方面做得非常出色。 分类如何构建成决策树非常有道理。 然后，您如何向其投掷新数据以及它由于过拟合的概念而变得不那么可靠，听起来他们将在下一步解决。 我相信它会涉及到修正模型，这对准确性很重要，但也意味着存在修正错误的机制。 我一直想到 算法歧视 在那里它多次明确指出没有校正模型的算法可能非常危险¹。
出于某种原因，机器学习 (ML) 唤起了一种 酷！ 计算机做得很好！ 我们来用它！ 反应，而人工智能 (AI) 唤起了一种 meh。 手挥挥的废话。 归根结底，它只是程序化的算法 反应。
- 我想，在某些情况下，ML 结果并不需要很准确，只要有趣就行。 我前几天玩了这个 Wombo 东西，它可以根据提示生成绘画，可能是通过 ML。 结果非常酷，但请注意，您使用它制作的任何东西 归 Wombo 所有。