在监督学习中，机器在程序员的监督下学习。它可以在标记数据集的帮助下做出准确的预测。例如，如果我们包含橙子和苹果图像的数据集，机器就会在颜色、形状和大小的帮助下进行学习。
现在，当你将一个没有标签的橙子新图像插入 rcs 数据尼日利亚 机器时，机器可以使用过去的数据准确地预测它实际上是一个橙子。
在无监督学习中，机器
使用未标记的数据并自行学习。机器试图找到一种模式并据此对数据进行分类。人们可以将这种无监督学习进一步划分为聚类和关联。这两种技术都有实际应用，例如市场篮子分析和识别事故多发区域。
2022 年，Meta 等公司利用机器学习来投放个性 如何让你的内容快速排名化广告。他们还可以根据您在社交网络上的活动向您推荐好友。
2.语音助手的进步
根据 Insider Intelligence 的报告，语音助手 2022 年美国有 1.252 亿人使用语音助手，88% 的语音助手用户将在智能手机上使用语音助手。得益于谷 布韦岛商业指南 歌和亚马逊等公司的进步，语音助手在 2022 年将继续发展。
语音助手的进步包括回声消除和波束
与智能家居设备的集成
形成等技术，以及嵌入式设备中更多的NLU功能。这将使需要免提通信和信息检索的工作人员更加高效。例如，机场或制造业的工作人员。
语音助手也在 2022 年进入支付领域，语音将成为请求和接收付款的主要输入源。客户将越来越习惯使用语音助手进行付款，2022 年将有越来越多的电子商务平台采用这项技术。