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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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由于社會屬性是人類的本質屬性,社會機器學習也將會是我們利用機器學習從獲取人工智能到獲取社會智能的重要方向!
DeepMind對無監督學習的原理近年來取得的成果、發展前景進行了綜述
這與我們的大腦中處理信息的方式非常相似,其中初級感官處理區域中的簡單邊緣和紋理,然后組裝成復雜對象。因此復雜場景的表示可以由“視覺基元”所構建,這種方式...
人工智能 | 機器學習算法預測多肽自組裝,利用AI設計新型生物材料
在這項研究中,研究人員利用組合化學技術快速創建了超過兩千種結構差異的水凝膠文庫,通過計算這些化合物的上千種拓撲和物理化學特征參數,實現了利用機器學習預測...
2018中國人工智能產業大會開幕,相繼而來的便是人工智能相關的業界或者學界專家在此相聚,共同討論人工智能過去現狀以及未來發展,并將深度探討中國人工智能存...
人工智能非常復雜,而且發展速度很快。任何人都不可能對其未來幾年的發展方向做出準確的預測。但就人工智能在2018年的發展趨勢來說,我們可以給出一些具體的預...
人工智能(AI)的快速進步和發展引發了對其雙重用途應用和安全風險的猜測。從自主武器系統(autonomous weapons systems ,AWS)...
據悉,一項基于機器學習的大型死亡率研究,根據超聲心動圖結合電子病歷數據預測患者生存率的準確性可達到96%。
巴斯夫要求其產品具有較高的交付性能,并在供應商,制造商,物流合作伙伴和分銷中心之間進行端到端的協調,并具有管理功能失調的庫存的能力。巴斯夫與IBM合作,...
隨著人工智能的不斷演進,傳統的安防廠商也意識到了,他們需要的不僅僅是供應商,而且是可以進行深度合作,改變行業格局的共同體。所以,通過人工智能技術構建一個...
此次,換臉軟件ZAO將人工智能時代的隱私問題暴露得更加徹底,甚至有評論直言,當人類制造的技術越來越強大,甚至無所不能,人類本身的領地和獨特性如何維護便成...
之前最主流的是GoogLeNet,1年半到2年后是ResNet,現在ResNet是最尖端的技術,但是沒有辦法在原有的架構上運行。
2018年國際頂尖學術會議上發表的機器學習和NLP相關論文的數據統計
先來看看2012-2018年間統計收錄的會議上的會議論文。大多數機器學習會議上發表的論文數量都呈現持續增長態勢,其中發表在AAAI和NeurIPS上的論...
南京郵電大學人工智能學院院長、教育部長江學者特聘教授岳東介紹,根據教育部的規劃,到2030年,高校要成為建設世界主要人工智能創新中心的核心力量和引領新一...
無人機在建筑業中的主要應用是進行航空測量。無人機正在逐步取代傳統的土地測量設備,事實證明,這在人類難以進入的區域非常有益。配備人工智能和機器學習的智能無...
其中有一個問題是,機器學習是一個非專業人士極其難以接近的研究領域。一些經過教育的外行能夠理解一些半技術性的計算問題,比如說谷歌使用的PageRank算法...
“計算機的誕生是為了解決以前不存在的問題。” - 比爾蓋茨。你必須認為這是一個奇怪的陳述,從今天的文章開始,這篇文章是關于高端技術的。雖然這是因為我們今...
本項目是通過學習機器學習與人工智能、數據挖掘的理論知識,將理論運用于智慧醫療等應用探索中,從而產出高質量且具有創新性的研究計劃的學習過程。 01導師簡介...
人工神經網絡和bp神經網絡的區別? 人工神經網絡(Artificial Neural Network, ANN)是一種模仿人腦神經元網絡結構和功能的計算...
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