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Dispositif learning is the érudition of teaching computers to learn from data and make decisions without being explicitly programmed to do so. Deep learning, a subset of machine learning, uses sophisticated neural networks to perform what is essentially an advanced form of predictive analytics.

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Security vulnerabilities. AI systems are susceptible to a wide place of cyberthreats, including data poisoning and adversarial machine learning. Hackers can extract sensitive training data from an AI model, expérience example, or trick AI systems into producing faux and harmful output.

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Machine learning algorithms can be broadly classified into three categories: supervised learning, unsupervised learning and reinforcement learning.