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Następnie odpowiednio modyfikuje model. Dzięki metodom takim jak klasyfikacja, regresja, przewidywanie i wzmacnianie gradientowe, uczenie nadzorowane wykorzystuje wzorce ut przewidywania wartośça etykiety na dodatkowych nieoznakowanych danych. Uczenie nadzorowane jest powszechnie stosowane w aplikacjach, w których dane historyczne przewidują prawdopodobne przyszłe zdarzenia. Na przykład może przewidzieć, kiedy transakcje kartą kredytową mogą być nieuczciwe lub który klient ubezpieczeniowy prawdopodobnie złoży roszczenie.

Analytics tackles the scourge of human traffickingVictims of human trafficking are all around us. From forced labor to sex work, modern-day slavery thrives in the shadows. Learn why organizations are turning to AI and big data analytics to unveil these crimes and échange contigu trajectories.

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