Vi arbejder på at gendanne Unionpedia-appen i Google Play Store
🌟Vi har forenklet vores design for bedre navigation!
Instagram Facebook X LinkedIn

Databehandling og Maskinlæring

Genveje til: Forskelle, Ligheder, Jaccard lighed Koefficient, Referencer.

Forskel mellem Databehandling og Maskinlæring

Databehandling vs. Maskinlæring

Databehandling er enhver mål-orienteret aktivitet som forudsætter, drager fordel af, eller skaber en matematisk sekvens af trin kendt som en algoritme — fx via computere (i så fald elektronisk databehandling (edb)). Maskinlæring er et underområde indenfor datalogi og kunstig intelligens, som sætter computere i stand til at lære, uden at man eksplicit har programmeret, hvordan læringen foregår.

Ligheder mellem Databehandling og Maskinlæring

Databehandling og Maskinlæring har 4 ting til fælles (i Unionpedia): Algoritme, Computer, Data, Datalogi.

Algoritme

En algoritme (Kharazmi) er en utvetydig og abstrakt beskrivelse af, hvordan en specifik type problem løses terminerende.

Algoritme og Databehandling · Algoritme og Maskinlæring · Se mere »

Computer

Bærbar computer Acer Aspire 5600 En computer er en maskine, der kan programmeres til automatisk at udføre nogle talmæssige eller logiske beregninger.

Computer og Databehandling · Computer og Maskinlæring · Se mere »

Data

Data henfører til en samling af information, som typisk er resultatet af erfaring, observation, eksperimenter eller en mængde af præmisser.

Data og Databehandling · Data og Maskinlæring · Se mere »

Datalogi

Datalogi er læren om data og behandling af data – især vha.

Databehandling og Datalogi · Datalogi og Maskinlæring · Se mere »

Ovenstående liste besvarer følgende spørgsmål

Sammenligning mellem Databehandling og Maskinlæring

Databehandling har 34 relationer, mens Maskinlæring har 9. Da de har til fælles 4, den Jaccard indekset er 9.30% = 4 / (34 + 9).

Referencer

Denne artikel viser forholdet mellem Databehandling og Maskinlæring. For at få adgang hver artikel, hvorfra oplysningerne blev ekstraheret, kan du besøge: