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機(jī)器學(xué)習(xí)有哪一些算法
機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行
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機(jī)器學(xué)習(xí)是不是要取代工作
圍繞人工智能和自動(dòng)化的爭(zhēng)論似乎一直都是悲觀主義者占主導(dǎo)，他們擔(dān)心機(jī)器人會(huì)取代所有的工作，而樂(lè)觀主義者則不以為然。但麻省理工學(xué)院Sloan教授Erik Brynjolfsson和他的同事們表示，爭(zhēng)
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完整機(jī)器的學(xué)習(xí)項(xiàng)目的工作流程是什么樣的
現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用非常流行，了解機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的流程，能幫助我們更好的使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來(lái)處理實(shí)際問(wèn)題。 1. 理解實(shí)際問(wèn)題，抽象為機(jī)器學(xué)習(xí)能處理的數(shù)學(xué)問(wèn)題 理解實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的誤區(qū)有哪些
在最近的一次報(bào)告中，Ben Hamner向我們介紹了他和他的同事在Kaggle比賽中看到的一些機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的常見(jiàn)誤區(qū)。 在這篇文章中，我們將從Ben的報(bào)告中了解一些常見(jiàn)的誤區(qū)，它們是什么
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現(xiàn)在談AI革命是不是為時(shí)過(guò)早了
人工智能（AI）已經(jīng)成為當(dāng)今時(shí)代的口號(hào)。技術(shù)專(zhuān)家、學(xué)者、記者、風(fēng)險(xiǎn)投資家都在說(shuō)這個(gè)詞。跟其他許多從技術(shù)或?qū)W術(shù)領(lǐng)域流入普通大眾的詞語(yǔ)一樣，“AI”這個(gè)詞的使用也存在嚴(yán)重的誤解。
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人工智能與記憶力賽跑 加強(qiáng)沉浸式語(yǔ)言學(xué)習(xí)體驗(yàn)
最近，語(yǔ)言學(xué)習(xí)軟件Duolingo的AI研究負(fù)責(zé)人Burr Settles，對(duì)他們?nèi)绾芜\(yùn)用人工智能為用戶(hù)制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)課程進(jìn)行了詳細(xì)介紹，主要包括數(shù)據(jù)跟蹤、統(tǒng)計(jì)模型、技能人才和沉浸式體驗(yàn)四個(gè)方
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物聯(lián)網(wǎng)將在整個(gè)2019年里保持快速發(fā)展的勢(shì)頭
許多物聯(lián)網(wǎng)公司希望通過(guò)用戶(hù)體驗(yàn)（UX）設(shè)計(jì)來(lái)改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品或創(chuàng)造引人注目的新產(chǎn)品。這就是用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)蓬勃發(fā)展和快速發(fā)展的原因之一。設(shè)計(jì)師需要不斷更新設(shè)計(jì)實(shí)踐，以便將不斷進(jìn)步的技術(shù)應(yīng)用于新舊問(wèn)題。
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人工智能有可能在未來(lái)威脅到人類(lèi)嗎
人類(lèi)是地球唯一的智慧生命，從誕生到現(xiàn)在經(jīng)歷了數(shù)百萬(wàn)年的時(shí)間，漫長(zhǎng)的進(jìn)化演化讓人類(lèi)一步步成長(zhǎng)進(jìn)來(lái)。而工業(yè)革命的開(kāi)始讓人類(lèi)進(jìn)入了科技發(fā)展的時(shí)代，人類(lèi)文明也真正迎來(lái)了輝煌的時(shí)刻。 科技的快速發(fā)
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人工智能藝術(shù)是一場(chǎng)前所未有的新藝術(shù)創(chuàng)造
人工智能藝術(shù)的核心是計(jì)算機(jī)的“創(chuàng)造力”培養(yǎng)，其假定計(jì)算機(jī)作為藝術(shù)創(chuàng)作的主體——藝術(shù)家來(lái)加以構(gòu)建。其基礎(chǔ)是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine?Learning，?ML）。機(jī)器學(xué)習(xí)是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑
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機(jī)器學(xué)習(xí)正如何解開(kāi)人類(lèi)運(yùn)動(dòng)之謎
1.優(yōu)必選科技&清華大學(xué)斬獲2019 RoboCup多項(xiàng)大獎(jiǎng)，彰顯人形機(jī)器人技術(shù)優(yōu)勢(shì) 7 月 2 日至 8 日，機(jī)器人界翹首以盼的 2019 RoboCup（機(jī)器人世界杯）在澳大利亞悉尼
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AI助力預(yù)測(cè)細(xì)菌抗生素抗性基因
《自然-通訊》報(bào)道，加州大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)出一種方法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別和預(yù)測(cè)使傳染性細(xì)菌產(chǎn)生抗生素抗性的基因。利用該方法在結(jié)核分枝桿菌上進(jìn)行測(cè)試，鑒定出了33種已知和24種新的抗生素抗性基因。
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什么是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能以及它們之間的差異
機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的區(qū)別：“好的，谷歌！有什么事嗎？你能演奏我最喜歡的曲目或者預(yù)訂一輛從宮殿路到MG路的出租車(chē)嗎？” “亞歷克莎，幾點(diǎn)了？”“早上5點(diǎn)叫醒我。
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機(jī)器學(xué)習(xí)怎樣提供翻譯服務(wù)
由于缺少?gòu)囊环N語(yǔ)言到另一種語(yǔ)言的很多翻譯示例——例如從英語(yǔ)到烏爾都語(yǔ)（Urdu），F(xiàn)acebook（臉書(shū)）公司已經(jīng)開(kāi)始使用無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)翻譯其平臺(tái)上的內(nèi)容。 Facebook人工智能
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超級(jí)計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)怎樣幫助電廠改善運(yùn)營(yíng)
德國(guó)斯圖加特大學(xué)的科研人員利用超級(jí)計(jì)算機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)出一套工具，可幫助火電廠、核電廠、地?zé)犭姀S等改善運(yùn)營(yíng)效率。 高性能計(jì)算資源和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)幫助德國(guó)斯圖加特大學(xué)（Universi
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化能否改變機(jī)器學(xué)習(xí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化通過(guò)篩選人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)通路來(lái)模擬自然進(jìn)化。神經(jīng)進(jìn)化將進(jìn)化算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)，能像類(lèi)似于地球上大腦進(jìn)化的方式來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)。 許多與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的概念已經(jīng)存在了幾十年
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在云和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)下，Splunk提升“將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一切”平臺(tái)的能力
Splunk更新了核心平臺(tái)解決方案，包括數(shù)據(jù)流處理器和連接體驗(yàn);充分發(fā)揮各類(lèi)數(shù)據(jù)的潛能
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域值得關(guān)注的有哪些技術(shù)
據(jù)物聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)集團(tuán)聲稱(chēng)，到2020年物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)估計(jì)產(chǎn)值3萬(wàn)億美元，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)到時(shí)將占到一半左右的收入。同時(shí)，埃森哲估計(jì)到2030年，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有望為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)14.2萬(wàn)億美元。 這些數(shù)字
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人工智能引領(lǐng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的未來(lái)
機(jī)器學(xué)習(xí)可以揭示最佳的生長(zhǎng)條件，以便盡可能的展現(xiàn)口感和其他特征。 使植物味道好的原因是什么？對(duì)于麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家來(lái)說(shuō)，這需要植物學(xué)、人工智能算法和一些老式的化學(xué)知識(shí)的結(jié)合。
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機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)之間有什么異同
機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)，AI，深度學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)之間的區(qū)別 在本文中，我闡述了數(shù)據(jù)科學(xué)家的各種角色，以及數(shù)據(jù)科學(xué)如何與機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，人工智能，統(tǒng)計(jì)學(xué)，物聯(lián)網(wǎng)，運(yùn)籌學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有何不同
在過(guò)去幾年中，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)已經(jīng)開(kāi)始在技術(shù)新聞和網(wǎng)站中頻繁出現(xiàn)。通常這兩者被用作同義詞，但許多專(zhuān)家認(rèn)為它們具有微妙但真正的差異。 當(dāng)然，專(zhuān)家們有時(shí)也不同意這些差異是什么。
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