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標簽 > 機器學習
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Genesys,我們幫助客戶使用這些工具減少挫敗感,并在適當的時候與客戶互動。部分原因是確切了解客戶何時以及為何會感到沮喪。通常,它們瀏覽您網站的方式...
肖仰華:“知識圖譜的落地最為重要的環節不是實現,而是論證與設計。”
知識圖譜只是知識表示的一種,單單知識圖譜不足以表達現實世界的豐富語義,不足以解決所有問題。比如很多領域有著豐富的 if-then 規則(比如故障維修、計...
SAP 與 Apple 攜手,將機器學習與企業的本機應用輕松集成
蘋果公司正在企業級領域崛起。iOS 具有眾所周知且無與倫比的安全性和易用性,為我們的客戶提供了一個構建顛覆商業應用的卓越平臺。
在最近一次亞洲新興技術活動中,VMware APJ首席技術官Bruce Davie談到了最早的學習機器之一“MENACE”, MENACE游戲是物聯網和...
盡管如此,Hinton 認為目前的 AI 和機器學習方法仍然存在局限性。他指出,大多數計算機視覺模型缺少反饋機制 —— 也就是說,它們不會嘗試從更高層次...
知識圖譜已經取得了哪些學術與技術成果,產業與應用發生了哪些變化?
知識圖譜從以前研究與產業界脫鉤,到現在領域知識圖譜成為研究的重點,開始面向解決實際的問題。比如最近司法知識圖譜的構建出現了不少研究成果。另外,知識圖譜用...
屢獲殊榮的電影制作人Kevin Macdonald曾執導過許多部電影,包括《末代獨裁》和《國家要案》等,而在去年,Macdonald第一次嘗試了拍攝由機...
Deep Patient的程序不知道被敲頭會讓人類感到頭暈,也不知道糖尿病人不應該一次吃5磅的三角巧克力,它甚至不知道肱骨和腕骨相連。
機器學習和互聯網意味著海量數據和復雜的聯系,同時也意味著人類無法理解的運行過程——人工智能的“黑箱”是近期學
Google Cloud面向全球各地推出NVIDIA T4 GPU
Tensor核心也可以為推理提供加速,或運用機器學習模型加速生成預測,以實現低延遲或高吞吐量。當以混合精度啟用Tensor核心時,與僅以FP32運行相比...
Goodwin通過讓Poemportraits讀取了19世紀詩歌中超過2500萬個單詞來學習寫詩。像所有訓練有素的機器學習模型一樣,它不會復制或重寫現有...
現在,這個代碼為AIEQ的選股“阿爾法狗”,干的就是持續不斷的分析美國掛牌股票,并且每天處理大約100萬則的企業公告、季度財報以及新聞等,然后,搞出模型...
張鈸院士指出,清華大學建立人工智能研究院的重要目標就是在人工智能的基礎理論和基本方法上進行源頭性和顛覆性創新,使清華大學成為世界一流的人工智能研究和人才...
類似在線約會的技術正在使人們有很大幾率變得更加挑剔。如今你可以清楚見到一個人的所有屬性,并準確選擇你想要的人。仔細想想 LinkedIn 或 Faceb...
Github上發布了一個Python學習秘笈,從萌新到王者的100天Python學習之旅
工作量估算:將開發任務量化,包括原型、Logo設計、UI設計、前端開發等,盡量把每個工作分解到最小任務量,最小任務量標準為工作時間不能超過兩天,然后估算...
隨著AI應用的場景越來越豐富,加上數據量小、任務復雜等種種實踐中可能出現的挑戰,有時機器學習的結果并不理想,而且效率低下。
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