Lernen ist ein Phänomen, durch das ein System trainiert wird und anpassungsfähig wird, um ergebnisserichtig zu erzielen. Lernen ist die wichtigste Phase, da die Leistung des Systems bei den dem System bereitgestellten Daten davon abhängt, welche Algorithmen für die Daten verwendet werden. Der gesamte Datensatz ist in zwei Kategorien unterteilt, eine, die beim Training des Modells verwendet wird, d. h. Training Set und die andere, die beim Testen des Modells nach dem Training verwendet wird, d. h. Testsatz. Im Allgemeinen trainieren Athleten, um die Leistung zu steigern. Leistungssteigerungen werden durch erhöhte Trainingsbelastungen erreicht.
Erhöhte Belastungen werden nur durch durchsetzte Ruhe- und Erholungsphasen – Trainingszeitphase – toleriert. Überschreitung wird als eine Anhäufung von Trainingslast betrachtet, die zu Leistungseinbußen führt, die Tage bis Wochen für die Genesung erfordern.14,30 Überschreitungen gefolgt von angemessener Ruhe können letztlich zu Leistungssteigerungen führen.14,30 Wenn jedoch die Überschreitung extrem ist und mit einem zusätzlichen Stressor kombiniert wird, kann überdasitendes Syndrom (OTS) die Folge sein.30 OTS kann durch systemische Entzündungen und folgewirkungen auf das zentrale Nervensystem verursacht werden. , einschließlich depressiver Stimmung, zentraler Ermüdung und daraus resultierenden neurohormonalen Veränderungen.2,45,46 Dieser Artikel fasst frühere Literatur zusammen und aktualisiert die Positionserklärung des European College of Sport Science.30 Netflix, ein sehr beliebter Video-Streaming-Dienst, der für bis zu 30% des Internetverkehrs verantwortlich ist, hat eine große, serviceorientierte Architektur. Sie verarbeiten mehr als eine Milliarde Anrufe pro Tag an ihre Video-Streaming-API von über 800 verschiedenen Arten von Geräten. Jede API ruft Fans zu durchschnittlich sechs Aufrufen von Backend-Diensten auf. Sie können weiterhin Einen Anspruch auf einen entlassenen Mitarbeiter geltend machen, der eine gesetzliche Kündigungsfrist einhält, zuschüsse können jedoch nicht als Ersatz für Abfindungen verwendet werden. HMRC wird die Unternehmen auch nach Abschluss der Regelung weiterhin überwachen. Amazon.com hatte ursprünglich eine zweistufige Architektur. Um zu skalieren, migrierten sie zu einer serviceorientierten Architektur, die aus Hunderten von Backend-Diensten bestand. Mehrere Anwendungen rufen diese Dienste auf, einschließlich der Anwendungen, die die Amazon.com Website und die Webdienst-API implementieren.
Die Amazon.com Website-Anwendung ruft 100-150 Dienste auf, um die Daten zu erhalten, die zum Erstellen einer Webseite verwendet wurden. Eine Reihe von Features, die zusammen genommen werden, bildet den Features-Vektor. Beispiel: Im obigen Beispiel des Gesichts, wenn alle Merkmale (Augen, Ohren, Nase usw.) zusammen genommen, dann ist die Sequenz Feature-Vektor ([Augen, Ohren, Nase]). Feature-Vektor ist die Sequenz eines Features, das als d-dimensionaler Spaltenvektor dargestellt wird. Im Falle der Sprache ist MFCC (Melfrequency Cepstral Coefficent) die spektralen Merkmale der Sprache.