QUE SIGNIFIE?

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Bancos e outros negócios na indústria financeira usam tecnologias avec machine learning para dois propósitos principais: identificar insights importantes nos dados e prevenir fraudes.

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De nombreuses start-up utilisant l’intelligence artificielle sont issues en tenant recherches ou à l’égard de technologies développées en avérés chercheurs ensuite chercheuses du CNRS.

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Uczenie nienadzorowane jest wykorzystywane w odniesieniu do danych, które nie mają historycznych etykiet. System nie podaje "prawidłowej odpowiedzi." Algorytm musi dowiedzieć Supposé queę, co jest wyświetlane. Celem jest zbadanie danych i znalezienie w nich struktury. Uczenie bez nadzoru działa dobrze na danych transakcyjnych. Może na przykład identyfikować segmenty klientów o podobnych cechach, którzy mogą być następnie traktowani podobnie w kampaniach marketingowych.

Budująut precyzyjne modele, organizacja ma większą szansę na zidentyfikowanie zyskownych możliwoścela - lub uniknięcie nieznanych zagrożeń.

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