Muster kurzprofil bewerbung

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Für eine Diskussion der oben genannten Anwendungen von neuronalen Netzwerken in der Bildverarbeitung siehe z.B.[22] Probabilistische Musterklassifikatoren können nach einem vielgoder bayesischen Ansatz verwendet werden. Künstliche neuronale Netzwerke (neurale Netzklassifikatoren) und Deep Learning haben viele reale Anwendungen in der Bildverarbeitung, ein paar Beispiele: Viele gängige Mustererkennungsalgorithmen sind probabilistisch, da sie statistische Schlussfolgerungen verwenden, um das beste Etikett für eine bestimmte Instanz zu finden. Im Gegensatz zu anderen Algorithmen, die einfach eine “beste” Bezeichnung ausgeben, geben oft auch probabilistische Algorithmen eine Wahrscheinlichkeit aus, dass die Instanz durch die angegebene Bezeichnung beschrieben wird. Darüber hinaus geben viele probabilistische Algorithmen eine Liste der N-besten Labels mit zugehörigen Wahrscheinlichkeiten für einen bestimmten Wert von N aus, anstatt einfach nur ein einziges bestes Label. Wenn die Anzahl der möglichen Etiketten relativ gering ist (z. B. bei der Klassifizierung), kann N so eingestellt werden, dass die Wahrscheinlichkeit aller möglichen Etiketten ausgegeben wird. Probabilistische Algorithmen haben viele Vorteile gegenüber nicht-probabilistischen Algorithmen: Mustererkennungsalgorithmen zielen im Allgemeinen darauf ab, eine vernünftige Antwort für alle möglichen Eingaben zu bieten und unter Berücksichtigung ihrer statistischen Variation eine “höchstwahrscheinliche” Übereinstimmung der Eingaben durchzuführen. Dies steht im Gegensatz zu Musterabgleichsalgorithmen, die nach genauen Übereinstimmungen in der Eingabe mit bereits vorhandenen Mustern suchen.

Ein häufiges Beispiel für einen Musterabgleichsalgorithmus ist der Reguläre Ausdrucksabgleich, der nach Mustern einer bestimmten Sortierung in Textdaten sucht und in die Suchfunktionen vieler Texteditoren und Textverarbeitungsprogrammoren einbezogen wird. Im Gegensatz zur Mustererkennung ist die Musterabgleich im Allgemeinen keine Art von maschinellem Lernen, obwohl Musteranpassungsalgorithmen (insbesondere bei ziemlich allgemeinen, sorgfältig zugeschnittenen Mustern) manchmal eine vergleichbare Qualität der Art liefern können, die von Mustererkennungsalgorithmen bereitgestellt wird. Als ich das Muster zum ersten Mal heruntergeladen habe, dachte ich mir, wie verrückt es war, dass sich einige der angegebenen Dinge so punktgenau anfühlten. Aber dann wurde mir klar, wie invasiv diese Information tatsächlich ist. Ich denke, ich erinnere mich an einen Moment im Facebook-“Zeitalter”, als sich die Mehrheit der Menschen aufgrund der Informationen, die Facebook nicht nur zu Werbezwecken, sondern auch für andere Menschen wissen wollte, etwas verletzt fühlte. Warum ich denke, dass dies eine ähnliche Art von Verletzung der Privatsphäre ist, weil, wenn Sie jemandes Geburtsinformation haben oder Sie mit ihnen auf der App freundet, können die Spekulationen zu einem wahnsinnigen Grad zu bekommen. Ich möchte meinen Partner nicht mit meinen Freunden vergleichen und sehen, dass sie kompatibeler oder attraktiver sein könnten, als ich es für meinen Partner fühle. Dieses Potenzial ist dazu da, Gefühle der Unzulänglichkeit für Menschen zu schaffen, die mit so etwas zu kämpfen haben. Dies kann das Internet zu einer zähflüssigen Quelle für die Aufdeckung der tiefsten Schattenstellen innerhalb der menschlichen Psyche machen. Ich denke, das Konzept ist großartig für sich allein, aber die Tatsache, dass es unter “Social Networking” gekennzeichnet ist, lässt mich denken, dass dieses Informationszeitalter zu weit gegangen ist. Ich möchte mich nicht mit Menschen über das Internet verbinden und das die Grundlage für eine Freundschaft sein, um zu blühen.

Ich denke, die Idee, eine Privatsphäre-Einstellung zu schaffen, würde sehr geschätzt werden. Die Ereignisse werden in einem Ereignisspeicher beibehalten, der als Datensatzsystem (die autorisierende Datenquelle) über den aktuellen Status der Daten fungiert. Der Ereignisspeicher veröffentlicht diese Ereignisse in der Regel, sodass Verbraucher benachrichtigt werden und sie bei Bedarf verarbeiten können.

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