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機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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在實際的網絡運行和維護中,根據發現的故障特征自動匹配診斷規則,從而智能化的發現故障點,并且得到處理建議。
近年來,隨著人類在計算能力上取得的巨大進步,以及新計算機算法的發現和標記數據的增加,人類對神經網絡(一種具有學習能力的人工智能系統)的研發工作也是蒸蒸日上。
隨著我們進入機器學習的新技術時代,人工智能和農業正變得密不可分。它帶來了令人興奮的無限可能性:從種子發芽,到保持作物的完整性,再到實際的收獲過程。
在業界,近些年來機器學習在人機對弈、語音識別、圖像識別等場景下取得了蓬勃發展,引發了人們對人工智能改造未來社會的無限熱情和期待。
人工智能領域是一個典型的交叉學科,不僅計算機專業的畢業生可以向人工智能領域發展,數學、物理、自動化、機械類等專業的畢業生也可以從事人工智能領域的研發工作。
隨著機器學習和機器人等自動化技術在日常生活中發揮越來越重要的作用,它們對工作場所的潛在影響不出所料地成為研究和公眾關注的焦點。討論趨向于摩尼教猜謎游戲:...
EIOT大數據實驗室推出的非侵入式的負荷監測軟硬件服務,主要是通過低成本、多種形式、插件式、數據可視化的方法為社區和家庭用戶解決精細化能源數據的采集、分析功能。
從經濟學到機器學習,不變的是對數據奧秘的發現力。本質上,現在的經濟學就是用數據、模型認識世界、解釋世界,進而提供各類決策建議的。
據俄羅斯《新聞報》引述接近交易消息人士的話報道稱,中國華為公司近期收購了俄羅斯的人臉識別系統開發公司VOCORD。
隨著人工智能新技術,特別是機器學習的出現,我們的“智力信用額度”被提高了。機器學習系統在數據海洋中識別模式,并借助這些模式來解決一些模糊開放的問題。
機器學習入門教育該教什么內容呢?埃塞姆·阿培丁認為,基礎的運算知識、高性能的運算、數據的在社會倫理及法律方面的意義,這三方面應該成為機器學習教育的內容。
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