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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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當約翰·馬里諾斯在曼谷聯合國辦事處收到一封電子郵件時,他持懷疑態度,郵件報道SAP的一個團隊正在開發基于人工智能的報告工具,以幫助該組織更好地管理人道主...
目前在“AI+農業”領域,一大技術難點在于,計算機模擬受農業生產的特點影響,與真實的農業種植之間存在巨大的鴻溝。在農業生產中,影響作物生長的因素極為復雜...
首先,RPA 不適合小型企業。因為小型企業不涉及大量的重復性工作,所以,明確了這個前提:RPA 適合大型企業,集團型企業幾乎都會做財務共享中心。在現實中...
最新的一個里程碑是BERT的發布,這一事件被描述為NLP新時代的開始。BERT是一個NLP模型,在幾個語言處理任務中打破了記錄。在描述模型的論文發布后不...
有了新版本的 Autograd,JAX 能夠自動對 Python 和 NumPy 的自帶函數求導,支持循環、分支、遞歸、閉包函數求導,而且可以求三階導數...
2018-12-16 標簽:谷歌機器學習TensorFlow 4603 0
2018第三屆中國(常州)物聯網大會開幕,探討推進物聯網的可持續發展
2018第三屆中國(常州)物聯網大會在常州市工業互聯網體驗中心隆重開幕。中國科學院院士趙淳生、常州市經濟和信息化委員會主任朱志洪、副主任沈新峰、常州市科...
斯坦福全球AI報告顯示,2017年,全球ML人才需求已達2015年的35倍,自2016年以來,美國、加拿大、英國政府在國會及議會會議中對人工智能和機器學...
對于開發人員而言,基于云的機器學習工具帶來了使用機器學習創造和提供新的功能的可能性。然而,開發者想要在它們的應用程序中融入機器學習,通常會犯一些錯誤,本...
結合用戶屬性標簽和行為畫像,這就是傳統畫像主要基于的數據點,它是有些優勢的。這種數據容易制定一些策略,從業務的角度理解出發,容易制定一些規則,也比較清晰...
大數據對技術、應用特別是經濟帶來巨大的影響——未來經濟將會被數據驅動!
在大數據帶動下,半導體市場也發生了一些變化。2017年半導體的成績非常好,甚至到2018年上半年,半導體領域呈現的市場依舊不錯。但是到2018年下半年,...
雖然人工智能的使用仍處于早期階段,但結果表明它已獲得了有意義的回報。 當受訪者被問及他們在使用人工智能技術中所獲得的價值時,只有1%的受訪者表示沒有看到...
令人更加印象深刻的是,另一項測試中的研究人員使用該系統同時控制句子的多種屬性,包括情緒,時態,聲音和情緒等。在對多倫多BookCorpus數據集的200...
機器人也許目前還沒找到適合日常生活的有趣應用,它的大部分潛能仍停留在生產制造中。而“Cobot”這個詞的開始使用表明我們的期望開始順應現實:機器人只不過...
2019年,預計AI技術仍會繼續發展,AI五大發展趨勢分別是定制AI芯片、物聯網(IoT)與AI在邊緣計算的融合、神經網絡的互操作性、自動化機器學習和A...
這項”富有成果“的對話充分揭示了圖靈測試的漏洞,只要掌握了”回避“這一手段,越來越多的機器都能輕而易舉地“欺騙”人類,但這并不意味著人工智能實質性的進步...
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...
以色列在汽車領域的初創企業數量從2013年的87家增長到了500多家
“以色列公司擅長采取多學科方法,這允許他們迅速行動,智能汽車創新背后是計算機視覺和實時技術,還有3D傳感、視頻和圖像處理——以色列初創公司善于將這些整合...
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