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隨著人工智能的發(fā)展，它將最終解鎖物聯(lián)網(wǎng)
（文章來源：金馬科技） 根據(jù)Gartner的調(diào)查，到2020年，全球?qū)⒂谐^200億臺互聯(lián)設(shè)備。當(dāng)今的企業(yè)已經(jīng)從強(qiáng)大的互聯(lián)勞動(dòng)力中受益匪淺，但是隨著支持物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的設(shè)備向前發(fā)展，市
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是怎樣的
擁有機(jī)器學(xué)習(xí)技能是不夠的。你還需要良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的工作知識。學(xué)習(xí)更多，并解決一些問題。 因此，你已經(jīng)決定不再使用固定的算法并開始編寫自己的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。也許你已經(jīng)有了一種新的集群數(shù)據(jù)的新
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機(jī)器學(xué)習(xí)之感知機(jī)python是如何實(shí)現(xiàn)的
感知器PLA是一種最簡單，最基本的線性分類算法（二分類）。其前提是數(shù)據(jù)本身是線性可分的。 模型可以定義為，sign函數(shù)是階躍函數(shù)，閾值決定取0或1。模型選擇的策略，利用經(jīng)驗(yàn)損失函數(shù)衡量算
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機(jī)器學(xué)習(xí)中的梯度下降法是怎樣的
最優(yōu)化問題是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中非常重要的一部分，幾乎每一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的核心都是在處理最優(yōu)化問題。 本文中我講介紹一些機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的且非常掌握的最優(yōu)化算法，看完本篇文章后你將會明白：
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人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)你有沒有掌握
我們經(jīng)?？吹竭@幾個(gè)熱詞： 人工智能（ ArtificialIntelligence ）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ MachineLearning ）和深度學(xué)習(xí) （DeepLearning） ，但是它們之間究竟
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有哪一些
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)中樣本比例不平衡應(yīng)該怎樣去應(yīng)付
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，常常會遇到樣本比例不平衡的問題，如對于一個(gè)二分類問題，正負(fù)樣本的比例是 10:1。 這種現(xiàn)象往往是由于本身數(shù)據(jù)來源決定的，如信用卡的征信問題中往往就是正樣本居多。樣本比例不
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機(jī)器學(xué)習(xí)需要具備哪一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
今天我們分享的內(nèi)容，主要是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)。 一、機(jī)器學(xué)習(xí)會用到哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 第一部分，我們先來看一看機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)。我們可以先引用一個(gè)專家的定義。這個(gè)專家是
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人工智能面試會有偏心的現(xiàn)象嗎
人工智能（AI）正在被用來吸引求職者，并預(yù)測求職者是否適合某個(gè)職位……越來越多的企業(yè)開始使用人工智能來招聘，而許多求職者對此卻完全不知情。 招聘人員越來越多地使用人工智能來進(jìn)行第一輪篩選
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怎樣人工智能變得公平
算法是一面鏡子，映射了人類社會許多固有的偏見。 2014年，亞馬遜的工程師著手開發(fā)一款人工智能招聘軟件，利用算法和數(shù)據(jù)分析來篩選候選人，以此避免人類招聘官身上特有的“感情用事”問題。事與
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機(jī)器學(xué)習(xí)被高估了？
在Quora論壇上研究編程語言的Tikhon Jelvis回答說：我發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)在很多方面都被高估了，無論是經(jīng)驗(yàn)不足的人，還是更有害的，人們都對這一領(lǐng)域投入了大量的資金。 最普遍的看法
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機(jī)器學(xué)習(xí)怎樣去改善教育體驗(yàn)
誰會想到，自動(dòng)駕駛汽車的故事竟然會成真，甚至機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠帶動(dòng)計(jì)算機(jī)與人類交流、駕駛汽車、玩游戲，也可以做人類無法做到的事情。數(shù)學(xué)算法驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)以及科學(xué)創(chuàng)新已經(jīng)成為我們生活的重要組成部分。
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機(jī)器學(xué)習(xí)帶來了怎樣的改變
我們已經(jīng)解釋了人工智能（AI）是如何預(yù)測未來的，以及它如何改變工作場所甚至創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會的。 盡管無人駕駛汽車和機(jī)器人技術(shù)可能占據(jù)了新聞?lì)^條，但人工智能、深度學(xué)習(xí)以及類似技術(shù)可能會讓它們的
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AI可以通過怎樣的形式你來改變以后的教育
科技正在改變著我們的生活、工作和娛樂方式，教育領(lǐng)域也不例外。 人工智能將像大多數(shù)其他領(lǐng)域一樣全面改變教育領(lǐng)域，這取決于當(dāng)今一代的教育工作者和學(xué)生，規(guī)劃有效的方法來部署機(jī)器學(xué)習(xí)來使過渡平穩(wěn)
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滑雪裝備產(chǎn)業(yè)怎樣結(jié)合人工智能技術(shù)
滑雪運(yùn)動(dòng)從滑行的條件和參與的目的可分為實(shí)用類滑雪、競技類滑雪和旅游類滑雪。產(chǎn)業(yè)覆蓋面包括了賽事競技、雪場運(yùn)營、用具設(shè)備等方面。人工智能作為新興技術(shù)，探索其在滑雪領(lǐng)域中的輔助指導(dǎo)作用具有重要的實(shí)踐
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人工智能對于全球的行業(yè)有什么影響
人工智能是一種改變游戲規(guī)則的技術(shù)，已經(jīng)以微妙而廣泛的方式改變了我們的世界。得益于云計(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能將觸及我們生活的方方面面，從烹飪到購物再到藝術(shù)。
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人工智能在生命科學(xué)上是如何應(yīng)用的
根據(jù)埃森哲的一份報(bào)告，到2026年，醫(yī)學(xué)和制藥領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合將帶來驚人的每年1500億美元的價(jià)值。這一數(shù)字反映了人工智能（AI）工具的潛力，可幫助醫(yī)生，患者，保險(xiǎn)公司和監(jiān)管機(jī)構(gòu)做出
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有哪一些技術(shù)支撐
據(jù)物聯(lián)網(wǎng)咨詢集團(tuán)聲稱，到2020年物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)估計(jì)產(chǎn)值3萬億美元，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)到時(shí)將占到一半左右的收入。同時(shí)，埃森哲估計(jì)到2030年，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有望為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)14.2萬億美元。
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國外研究人員開發(fā)出一種新型AI血液測試 可準(zhǔn)確檢測出50多種不同類型的癌癥
據(jù)外媒報(bào)道，癌癥是導(dǎo)致人類死亡的最主要原因之一，其通常很難發(fā)現(xiàn)，直到為時(shí)已晚。但這種情況可能會發(fā)生改變。研究人員開發(fā)了一種新型的AI血液測試，可以準(zhǔn)確地檢測出50多種不同類型的癌癥，甚至可以識別
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物聯(lián)網(wǎng)顧問需要具備怎樣的特長
可以毫不夸張地說，物聯(lián)網(wǎng)將在未來幾年內(nèi)對全球技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)生巨大影響。 根據(jù)愛立信物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測報(bào)告，預(yù)計(jì)到2022年將有大約290億臺連網(wǎng)設(shè)備，其中180億臺與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)。
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