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機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)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(jì)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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機(jī)器學(xué)習(xí)資訊

為什么物聯(lián)網(wǎng)的未來需要依賴機(jī)器學(xué)習(xí)

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2019-07-18 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)科學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 3375 0

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跨入數(shù)據(jù)世界和機(jī)器學(xué)習(xí)你需要知道有哪些

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如何用機(jī)器學(xué)習(xí)練出一個(gè)玩“石頭剪刀布”的大師出來

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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在重新定義當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)安全的各個(gè)方面。

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「機(jī)器學(xué)習(xí)」在單晶硅切割工藝中的應(yīng)用

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人工智能破譯三千年前的古文字

從未被成功翻譯的語言或?qū)⒊蔀橄乱粋€(gè)被翻譯對象。

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如何才能更好地做到人機(jī)共融

英國皇家工程院院士、英國帝國理工大學(xué)教授楊廣中作了主題為《機(jī)器人的挑戰(zhàn)與機(jī)遇》的主旨報(bào)告,為大家講解了未來機(jī)器人發(fā)展的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

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干貨 | 機(jī)器學(xué)習(xí)加持,基于FPGA的高性能視覺應(yīng)用方案設(shè)計(jì)

介紹 ML 處理的要求,以及為何 FPGA 能解決許多性能問題。

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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有何不同

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)與統(tǒng)計(jì)學(xué),數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析聯(lián)系在一起,有些人認(rèn)為它應(yīng)該被歸類為與人工智能分開的領(lǐng)域。

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人工智能引領(lǐng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的未來

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2019-07-13 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 9606 0

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