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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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Daskalakis憑借自己在博弈論、納什均衡和機器學習領域的貢獻獲得“奈望林納獎”
一個機緣巧合,Daskalakis聽了理論計算機科學家Christos Papadimitriou的一次演講,這給他留下了非常深刻的印象。除了其他內容,...
俄羅斯研究人員開發出機器學習系統,可助世界的空間機構選擇“正確”的植物
正如美國宇航局和俄羅斯航天署專家所說,在太空進行長時間的飛行,需要建立完全自主的生命支持系統。植物和單細胞藻類被認為是這種系統的關鍵,它們能夠快速制造大...
據報道,Uber申請了一項很有意思的人工智能專利:通過機器學習技術來判斷使用APP約車的乘客是否處于醉酒狀態,然后為其定制乘車服務,比如讓接受過醉酒乘客...
機密文件顯示,谷歌的中國版搜索 APP 會自動識別和過濾那些被墻的網站。具體來說,當用戶使用中國版的谷歌搜索 APP 時,那些本來就不存在的網站會從首頁...
在一家國際電信公司,各種帕雷托分析法——描述性的、預測性的以及規范性的——都被用于預測、阻止和最大化的減少客戶流失。客戶流失管理小組工作十分出色,識別并...
今天的互聯網企業發展也是一樣,數據作為技術的最大動能,被各個企業割據掌握。而如果這些數據可以聚集起來互相共享,不光可以通過機器學習給用戶提供更高質量的服...
隨著人工智能(AI)、機器學習等需要超快速內存的新應用需求導致GDDR內存供應短缺,GDDR制造商如果能把握機會加速量產,現在正是搶“缺貨商機”的最佳時機。
有研究分析顯示:目前中國AI開發者正在接受從封閉的單機系統轉向快捷靈活的開源框架的新一代AI技術演進。而據悉,Arm Project Trillium絕...
麻省理工學院媒體實驗室(MIT Media Lab)的研究人員開發了一種機器學習模型,它使計算機更接近于像人類一樣自然地解釋我們的情緒。
雖然,現在還存在很多“偽人工智能”,不過,人工智能是未來的發展趨勢。2018年我們需要關注AI的相關領域,因為變革正在慢慢來臨,以下,讓我們來看看人工智...
今年的8位新科IBM院士中,有一位是來自中國,目前在美國IBM Watson研究中心帶領團隊進行人工智能健康(AI for Healthcare) 領域...
在達到SAE定義的 L4級別高度自動駕駛后,決定車輛是否可以承擔駕駛任務取決于道路的類型、限速要求以及環境狀況等因素。在未來的自動駕駛車輛中,該決定也將...
風險資本家馬特·圖爾克(Matt Turck)最近發布文章,能力越大,責任越大,介紹了大數據與人工智能在2018年發展的趨勢,并發布了全景圖,涵蓋基礎架...
現代農業也正在被數據科學所改變。在部分國家和地區,AI與農業的“相擁”,數據和工具的應用,正讓農業變得精準、高效和“智慧”。
Goodfellow:同行評議才是現今AI會議論文水平下降的元兇!
對于實證研究來說,最多的(拒稿)意見是沒有“理論”,但評審人并沒有針對某個特定問題去要理論,而是將其當做一種輕松的拒稿理由——Goodfellow 這樣...
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