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2020的機器學(xué)習(xí)將會引領(lǐng)哪一些潮流
對于許多人來說，機器學(xué)習(xí)可能是個新詞，它在1952年由Arthur Samuel首次提出來，從那以后，不斷發(fā)展的機器學(xué)習(xí)成為許多行業(yè)領(lǐng)域的首選技術(shù)。從機器人流程自動化到技術(shù)專業(yè)知識，機器學(xué)習(xí)技術(shù)
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人工智能如何用來對付全球變暖的問題
如今，越來越多的人呼吁迅速采取行動應(yīng)對即將到來的全球變暖威脅。然而，解決環(huán)境問題的戰(zhàn)略進(jìn)展仍然緩慢，而迫在眉睫的危機的速度只會加劇——廢物回收仍然是民眾為解決這一問題而采取的最普遍行動，而且許多
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人工智能和機器學(xué)習(xí)在2020有怎樣的趨勢呈現(xiàn)
在人們?yōu)榧磳⒌絹淼囊荒曜龊脺?zhǔn)備的時候，行業(yè)專家對2020年人工智能和機器學(xué)習(xí)的發(fā)展進(jìn)行了預(yù)測。 隨著人工智能和機器學(xué)習(xí)的發(fā)展，人們對工作職位未來安全的擔(dān)憂一直存在，但專家們是否相信這種技
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人工智能對于數(shù)字系統(tǒng)有什么影響
盡管存在一些困難和障礙，很多企業(yè)如今在數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目方面取得了重大進(jìn)展，但技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn)，開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有挑戰(zhàn)性，并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否可以提高業(yè)務(wù)價值方面面臨著越來越大的壓力。 調(diào)研機構(gòu)
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DevOps在機器學(xué)習(xí)上有怎樣的應(yīng)用
數(shù)據(jù)科學(xué)家與DevOps工程師相互協(xié)作可以獲得更好的業(yè)務(wù)成果，但了解他們的不同需求是關(guān)鍵。 數(shù)據(jù)科學(xué)家與軟件開發(fā)人員有一些共同的實踐和需求。數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件工程師都計劃、構(gòu)建、編碼、迭代
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機器學(xué)習(xí)如何為主機安全賦能
企業(yè)上云已成趨勢，上云后的主機安全則分分秒秒牽扯著企業(yè)的神經(jīng)。黑客入侵屢見不鮮，病毒花式翻新。根據(jù)權(quán)威機構(gòu)的統(tǒng)計，全球每天都會出現(xiàn)數(shù)量驚人的惡意軟件。面對海量涌現(xiàn)的惡意軟件，傳統(tǒng)基于簽名的技術(shù)無
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如何去擴大機器學(xué)習(xí)規(guī)模
推特和臉書可以教會我們很多和高效的人工智能有關(guān)的東西。 Gartner最近的一項調(diào)查顯示，很多公司才剛剛開始機器學(xué)習(xí)之旅，而37%的組織已經(jīng)實施了人工智能。如果你已經(jīng)準(zhǔn)備好接受機器學(xué)習(xí)，
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什么因素會導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)失敗
機器學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)過程中總會犯錯。機器學(xué)習(xí)采用者需要預(yù)見到這一點，并時刻小心，不要因為IT和業(yè)務(wù)的人為錯誤而使事情變得更糟。 一般來說，學(xué)習(xí)的過程往往就是一個不斷犯錯誤，走錯誤道路的過程，然
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機器學(xué)習(xí)和云計算的未來會是怎樣的
機器學(xué)習(xí)和云計算技術(shù)仍然成為“熱門話題”。隨著技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，那些在機器學(xué)習(xí)和云計算采用方面不受重視的組織可能會發(fā)現(xiàn)自己落后于人。而人們在行業(yè)市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功，組
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怎樣打好機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)
機器學(xué)習(xí)對許多人來說是一種新事物，因為它最近才成為大眾市場的可行工具，但其根源卻有幾十年的歷史。機器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的概念在20世紀(jì)50年代實現(xiàn)。1988年，IBM公司將基于概率的數(shù)據(jù)算法的原理引入
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機器學(xué)習(xí)技術(shù)如何走向現(xiàn)實
我們周圍充斥著日益復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)技術(shù)?？上Ш苌儆腥酥廊绾问褂眠@些技術(shù)。 最近451 Research 研究機構(gòu)的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，缺乏技術(shù)人才繼續(xù)阻礙著人工智能技術(shù)革命。事實上，是人而不是
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人工智能如何助力企業(yè)獲得成功
日前，英國信息解決方案提供商Callcredit公司概念管理總監(jiān)Dave Webber闡述了采用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)在發(fā)現(xiàn)欺詐性貸款申請并保護(hù)消費者方面的成功應(yīng)用。 盡管目前機器學(xué)習(xí)和
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為什么機器學(xué)習(xí)項目會失敗
本文總結(jié)了數(shù)據(jù)科學(xué)項目失敗的最常見原因，希望能夠幫助你避免陷阱。 1.問錯了問題 如果你問了錯問題，你將會得到錯誤的答案。比如金融業(yè)中的欺詐識別問題，這個問題最初可能是“這個特定
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AI的道德問題到底怎樣
公司在開發(fā)和部署AI應(yīng)用程序時需要考慮一些道德方面的問題。 機器學(xué)習(xí)算法無處不在。除了Facebook和Google之外。其他公司也正在利用它們提供個性化的教育服務(wù)和先進(jìn)的商業(yè)情報服務(wù)，
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人工智能技術(shù)怎樣去改革貸款管理
近年來，人們看到了各種新興技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，而銀行業(yè)的輝煌時代早已過去。以往，很多人去銀行與工作人員討論申請貸款的問題（特別是如果知道銀行或第三方可以為其提供信譽擔(dān)保的話）。而這種情況在未來將不
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機器學(xué)習(xí)成功案例的內(nèi)部視角是怎樣的
人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）曾經(jīng)被認(rèn)為是企業(yè)的“空頭支票“之類的項目，如今已經(jīng)成為應(yīng)用主流。 越來越多的企業(yè)正在利用這種模仿人類思維行為的技術(shù)來吸引客戶，并加強業(yè)務(wù)運營。
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機器學(xué)習(xí)可以怎樣在安全方面下手
機器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)更好地了解自身面臨的安全威脅，幫助員工專注于更有價值的戰(zhàn)略任務(wù)。同時，它還可能是解決下一輪WannaCry風(fēng)波的有力武器。 20世紀(jì)中期，Arthur Samuel在
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機器學(xué)習(xí)的幾個革命性教訓(xùn)
在機器人技術(shù)、智能家電、智能零售店、自動駕駛汽車技術(shù)等的推動下，我們正步入一個新時期。機器學(xué)習(xí)是所有這些新時代技術(shù)進(jìn)步的前沿。在不久的將來，自動化機器的發(fā)展將使得機器與人類智能相當(dāng)甚至超過人類智
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機器學(xué)習(xí)如何為云端的頂級服務(wù)
云中的一些頂級機器學(xué)習(xí)服務(wù)可以使用戶能夠更好地分析數(shù)據(jù)，并獲得新的見解。用戶通過云計算訪問這些服務(wù)在成本和工作時間方面往往是高效的。 機器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能（AI）的子集，它試圖以幾
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中美AI角逐戰(zhàn)才剛開始 兩國之間各有所長
每次工業(yè)革命的，都伴隨著全球產(chǎn)業(yè)的大轉(zhuǎn)移和國際格局的大調(diào)整。從第一次的蒸汽機的發(fā)展，到今天第四次工業(yè)革命，來到了智能化圈地運動，“大數(shù)據(jù)時代”的拐點。第四次工業(yè)革命是全方位的革新，不只是5G，更
- 安富利3kW模擬電源供應(yīng)器（PSU）解決方案開發(fā)板來襲，申請領(lǐng)好禮
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