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機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)

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機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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人工智能一再言過其實,卻未能兌現(xiàn)其承諾。

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Google宣布了一項新的beta機器學(xué)習(xí)服務(wù),稱為文檔理解AI

Gartner和福布斯估計,80%的企業(yè)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的,而70%的企業(yè)數(shù)據(jù)是自由格式的文本,例如電子郵件,書面文檔和評論。借助企業(yè)組織中的大量數(shù)據(jù),G...

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東京大學(xué)和索尼共同研發(fā)出AI系統(tǒng)“Derma” 可實現(xiàn)從口形到語音的轉(zhuǎn)化

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AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)安全團隊可以帶來什么益處

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AI技術(shù)是如何加速藥物的研發(fā)的

人工智能(AI)在行業(yè)中的應(yīng)用場景不斷增加(從日常智能產(chǎn)品到大規(guī)模創(chuàng)新不等),對此有人樂觀,也有人懷疑甚至恐懼。

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人工智能和機器學(xué)習(xí)對組織存在什么影響

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機器學(xué)習(xí)備忘單能夠解決什么問題

即使是經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家也無法在不嘗試其他算法的情況下分辨出哪種算法效果最好。

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2020-04-02 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)機器學(xué)習(xí) 454 0

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