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Gucci推出了AR試鞋APP可以讓用戶在APP中試穿Ace運(yùn)動(dòng)鞋
意大利奢侈時(shí)尚品牌Gucci發(fā)布了一款全新的iOS應(yīng)用程序，主要借助增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)讓用戶可以在APP中“試穿”其Ace系列運(yùn)動(dòng)鞋。 在Gucci的APP中，用戶選擇喜歡的Ace運(yùn)
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人工智能醫(yī)療的不可思議將超乎你的想象
過去很長一段時(shí)間，醫(yī)生們看病是依靠他們的經(jīng)驗(yàn)和簡單的儀器。但隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)在醫(yī)療健康領(lǐng)域取得了非常鼓舞人心的，值得稱贊的技術(shù)。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展速度已經(jīng)超
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機(jī)器學(xué)習(xí)存在哪些潛力與陷阱
最近這段時(shí)間，機(jī)器學(xué)習(xí)吸引了媒體和從業(yè)者大量的關(guān)注。的確，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種變革性的技術(shù)。但是，盡管眾人對(duì)這個(gè)話題喋喋不休，盡管風(fēng)投為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了許多資金，盡管谷歌讓這個(gè)領(lǐng)域變得令人矚目——在核心
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區(qū)塊鏈技術(shù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)際應(yīng)用中的作用解析
現(xiàn)代性帶來了新的、突破性的東西，這些東西能夠改變世界。 現(xiàn)實(shí)世界的問題不能通過應(yīng)用簡單的、傳統(tǒng)的算法和方式來解決，所以軟件創(chuàng)造者們必須使用新的技術(shù)。 機(jī)器學(xué)習(xí)就是這些解決方案中的
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人工智能可以引領(lǐng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的未來嗎
機(jī)器學(xué)習(xí)可以揭示最佳的生長條件，以便盡可能的展現(xiàn)口感和其他特征。 使植物味道好的原因是什么？對(duì)于麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家來說，這需要植物學(xué)、人工智能算法和一些老式的化學(xué)知識(shí)的結(jié)合。
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10大熱門人工智能技術(shù)
1、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)：提供算法、API、開發(fā)和培訓(xùn)工具包、數(shù)據(jù)以及計(jì)算能力，來設(shè)計(jì)、訓(xùn)練模型并將其部署到應(yīng)用程序或其他機(jī)器中。目前廣泛用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用，主要涉及預(yù)測或分類。 2、人工智能優(yōu)化硬
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人工智能大大減少了全球貿(mào)易中的什么問題
近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能迅速出現(xiàn)，為提高商業(yè)效率帶來了希望。與此同時(shí)，研究人員幾乎沒有發(fā)現(xiàn)任何證據(jù)支持勞動(dòng)生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)因此取得的進(jìn)展。 直到現(xiàn)在最近，華盛頓大學(xué)奧林商學(xué)院的研究人員
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)還有深度學(xué)習(xí)是什么關(guān)系
“人工智能”這個(gè)術(shù)語大家都比較熟悉。畢竟，它一直是電影中的熱門焦點(diǎn)，例如“終結(jié)者”、“黑客帝國”等等。 但您最近可能還聽說過其他術(shù)語，如“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”，有時(shí)它們與“人工智能”交替使用
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人工智能的非技術(shù)使用說明書
據(jù)麥肯錫估計(jì)，從現(xiàn)在到2030年，人工智能將創(chuàng)造約13萬億美元的美國國內(nèi)生產(chǎn)總值。相比之下，2017年整個(gè)美國的國內(nèi)生產(chǎn)總值約為19萬億。人工智能已經(jīng)成為第四次工業(yè)革命， 人工智能無疑是數(shù)字化轉(zhuǎn)
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關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的一點(diǎn)
統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，為許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供理論支持，通過一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度我們試圖找出從經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)中得出有效結(jié)論這一過程的數(shù)學(xué)解釋。 簡單來說，機(jī)器學(xué)習(xí)主要是將來自輸入域的數(shù)據(jù)
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人工智能的黑暗秘密該怎樣解釋
人工智能正滲透到我們現(xiàn)代生活的每一個(gè)角落，人工智能可以在Facebook上給你發(fā)布的圖片上的朋友貼上名字的標(biāo)簽，或者幫你選擇在Instagram上看到的圖片，而材料科學(xué)家和NASA研究人員也開始
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10種機(jī)器學(xué)習(xí)的工具和框架
10種機(jī)器學(xué)習(xí)的工具和框架。 1.亞馬遜Sagemaker AWS re：Invent 2017上宣布的一款重大產(chǎn)品就是正式發(fā)布的亞馬遜Sagemaker，這種新的框架
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人工智能學(xué)習(xí)路線六步走怎么走
1、學(xué)習(xí)并掌握一些數(shù)學(xué)知識(shí) 高等數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個(gè)打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運(yùn)算基礎(chǔ)線性代數(shù)很重要，一般來說線性模型是
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關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)你了解多少
1. 一些基本概念 圖1. 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過程 訓(xùn)練集（Training Set）：為了研究一個(gè)變量（x）與另一個(gè)變量（y）的關(guān)系，而通過觀察、測量等方式獲得的一組數(shù)據(jù)
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機(jī)器學(xué)習(xí)有哪一些算法
機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行
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機(jī)器學(xué)習(xí)是不是要取代工作
圍繞人工智能和自動(dòng)化的爭論似乎一直都是悲觀主義者占主導(dǎo)，他們擔(dān)心機(jī)器人會(huì)取代所有的工作，而樂觀主義者則不以為然。但麻省理工學(xué)院Sloan教授Erik Brynjolfsson和他的同事們表示，爭
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完整機(jī)器的學(xué)習(xí)項(xiàng)目的工作流程是什么樣的
現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用非常流行，了解機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的流程，能幫助我們更好的使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來處理實(shí)際問題。 1. 理解實(shí)際問題，抽象為機(jī)器學(xué)習(xí)能處理的數(shù)學(xué)問題 理解實(shí)際業(yè)務(wù)場景
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機(jī)器學(xué)習(xí)常見的誤區(qū)有哪些
在最近的一次報(bào)告中，Ben Hamner向我們介紹了他和他的同事在Kaggle比賽中看到的一些機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的常見誤區(qū)。 在這篇文章中，我們將從Ben的報(bào)告中了解一些常見的誤區(qū)，它們是什么
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現(xiàn)在談AI革命是不是為時(shí)過早了
人工智能（AI）已經(jīng)成為當(dāng)今時(shí)代的口號(hào)。技術(shù)專家、學(xué)者、記者、風(fēng)險(xiǎn)投資家都在說這個(gè)詞。跟其他許多從技術(shù)或?qū)W術(shù)領(lǐng)域流入普通大眾的詞語一樣，“AI”這個(gè)詞的使用也存在嚴(yán)重的誤解。
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人工智能與記憶力賽跑 加強(qiáng)沉浸式語言學(xué)習(xí)體驗(yàn)
最近，語言學(xué)習(xí)軟件Duolingo的AI研究負(fù)責(zé)人Burr Settles，對(duì)他們?nèi)绾芜\(yùn)用人工智能為用戶制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)課程進(jìn)行了詳細(xì)介紹，主要包括數(shù)據(jù)跟蹤、統(tǒng)計(jì)模型、技能人才和沉浸式體驗(yàn)四個(gè)方
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