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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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對于越來越多的企業來說,數據收集已經超越了數據處理。網絡邊緣功能不足或不存在的數據管理系統所錯失的機會可能會產生重大的業務后果。MultiTech ...
得益于技術和相關算法的進展,機器人正變得越來越聰明。佐治亞理工學院的一支研究團隊,剛剛開發出了一款能夠被教會“如何通過日常物品來打造新工具”的機器人,它...
安全是企業生存之本,安全生產更是保障從業人員的人身安全與健康、設備設施免受損壞、生產經營活動得以順利進行的必要條件。
AI 正逐步成為推動金融行業創新的重要力量。銀行和金融機構通過運用 AI 技術,能夠更好地防范風險、優化投資策略、加快新產品上市以及優化客戶體驗。
大數據通常與數據挖掘、人工智能、機器學習、預測分析和其他處理密集型練習相關聯,這些訓練習側重于從隱藏在大數據集內的模式中獲得見解。換言之,如果不深入研究...
許多企業對人工智能技術的吸收和應用速度都很慢。他們認為安全和隱私問題、整合人工智能的復雜性、尋找技能并確定如何最好地衡量用例等是阻止他們很好地采用人工智...
在自然語言處理(NLP)的快速發展中,我們見證了從基于規則的系統到基于機器學習的模型的轉變。隨著深度學習技術的興起,NLP領域迎來了新的突破。Llama...
物聯網設備將產生大量數據,但必須充分利用其全部潛力。這將需要在開發智能技術堆棧上進行更多投資,這些堆棧可以處理大量數據,傳遞正確的消息,并從結果中學習。
當計算系統根據經過訓練的機器學習算法進行預測時,就會發生推理。雖然推理的概念并不新鮮,但在邊緣執行這些高級操作的能力相對較新。
在訓練過程中,神經網絡需要為每一條數據執行一整套冗長的數學運算(正向傳播與反向傳播),并以復雜的方式更新模型參數。
人工智能技術可訪問性和適用性的一個例子是它在阿爾茨海默氏病患者中的使用。例如,一位被診斷為早發性阿爾茨海默氏病的59歲患者使用了Amazon Echo ...
用人工智能預測人工智能的未來:指數增長的知識網絡中的高質量鏈接預測
這項研究工作的目的是設計一個可以“閱讀、理解,然后行動”的人工智能相關文獻的程序,從而為預測和建議跨領域研究思路打開大門。研究團隊認為,從長遠來看,這將...
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