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它通过对大型数据集进行训练来学习这些模式，从而使其能够识别关系并在其训练域内进行预测或生成内容。模型接收原始数据——数字、文本、图像或声音——并通过训练学会发现模式。他们分析数百万个例子来创建预测或决策的规则。零售模型可能会了解到园艺工具购物者会在两周内购买种子。医学模型可以学习识别射线中表明肺炎的特定模式。

这些框架现在可以处理整个 拉脱维亚电话号码数据 商业世界的任务。和不需要的邮件之间的差异来过滤垃圾邮件。更先进的系统通过结合来自摄像头、雷达和其他传感器的数据来为自动驾驶汽车提供动力，以安全地行驶在道路上。从银行业到医疗保健金融机构引领人工智能的采用。摩根大通报告称，其模型可分析法律文件并评估贷款风险，将处理时间从数周缩短至数小时。

高盛使用类似的技术来发现市场趋势并指导交易策略。医疗保健组织采用人工智能模型来检查医学图像和患者记录，尽管隐私法规和临床验证要求带来了独特的挑战。克利夫兰诊所的人工智能系统通过预先筛查胸部光检查来协助放射科医生，以优先处理紧急病例。主要零售商现在依赖人工智能驱动的供应链优化。的需求预测模型分析销售数据、天气模式和当地事件，以便适当地为商店备货。