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机器学习 的搜索结果
在当下这样一个数字化转型的时代,领先的企业组织均已经认识到大型主机通过对于企业关键数据的高效事务处理和大量访问来提供高商业价值的重大战略意义。本文中,我们就将与广大读者朋友们共同探讨企业组织要如何将连接和创新大型主机作为其现代混合IT环境的一部分,并通过运营智能化和机器学习帮助简化大型主机的管理,以便跟上日益增长的市场需求。
http://www.chinarobots.cn/XingYeDongTai/4244.html日期:2018/1/12 12:46:06
大家都知道,机器学习正在以迅雷不及掩耳之势“席卷”网络安全以及其他科技领域。在过去的一年里,机器学习已经广泛采用到网络安全的攻防两端了。虽然网络上绝大多数的文章都讨论的是防御端的相关内容(建议大家阅读《网络安全领域中的机器学习》),但机器学习也同样会被应用在网络犯罪领域之中。
http://www.chinarobots.cn/JiQiXueXi/4230.html日期:2018/1/11 15:53:38
很难相信在人工智能和机器学习领域里这一年发生了那么多的事情,很难做一个全面的系统的汇总。尽管如此,我还是尝试性的去做了一个汇总,希望能够帮助大家去回顾一下今天的科技到底发展到了何种程度。
http://www.chinarobots.cn/JiQiXueXi/4229.html日期:2018/1/11 15:31:16
调研机构Gartner表示,“人工智能(AI)和先进的机器学习技术是被广泛关注的新兴技术,将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。它们能够大幅度降低劳动力成本,产生意想不到的新见解,从原始数据中发现新模式,并建立预测模型。”
http://www.chinarobots.cn/JiQiXueXi/4205.html日期:2018/1/9 14:08:48
 随着 2017 年结束、2018 年开始,各个媒体和研究者都撰写了各自的年度总结和新年祝愿。在过去一年的论文动态里,除了研究者们在总结文里根据自己的研究兴趣选出论文回顾之外,我们也想看看论文在社交网络上的传播情况,看看广大「群众」都对哪些论文感兴趣。
http://www.chinarobots.cn/JiQiXueXi/4180.html日期:2018/1/5 14:58:40
如果我不得不一句话总结2017年,那将是框架的一年。Facebook使用PyTorch做了一个大飞溅。由于类似于其动态图构建Chainer提供,PyTorch得到很多的爱从研究人员在自然语言处理,谁经常要处理动态和周期性的结构是很难在诸如Tensorflow静态图形框架申报。
http://www.chinarobots.cn/ShenDuXueXi/4179.html日期:2018/1/5 14:30:23
准备好开始AI了吗?可能你已经开始了在机器学习领域的实践学习,但是依然想要扩展你的知识并进一步了解那些你听过却没有时间了解的话题。
http://www.chinarobots.cn/JiQiXueXi/4178.html日期:2018/1/5 14:08:17
在每个联邦机构中,重要的见解都隐藏在多年来收集的大量数据集中。但是由于联邦政府数据科学家的短缺,从这些数据中提取价值是非常耗时的。然而,随着数据科学,人工智能(AI)和机器学习的进步,各机构现在可以使用先进的工具来转换信息分析和代理业务。
http://www.chinarobots.cn/XingYeDongTai/4175.html日期:2018/1/5 13:37:41
2017年是人工智能技术全面开火、勇猛精进的一年,也是对未来全球科技和经济影响深远的一年。
http://www.chinarobots.cn/RenGongZhiNeng/4167.html日期:2018/1/4 14:57:55
  俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;
http://www.chinarobots.cn/JiQiXueXi/4166.html日期:2018/1/4 14:28:02
  应用机器学习是有挑战性的。
  在机器学习领域,你必须要在没有正确答案的问题上做出很多决定!例如:
  · 用什么框架?
  · 用什么数据作为输入,要输出什么数据?
  · 用什么算法?
  · 用什么算法配置?
  这些问题对于初学者来说是一个严峻的挑战。
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http://www.chinarobots.cn/JiQiXueXi/4152.html日期:2018/1/3 14:33:28
目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型,分类器,神经网络和吴恩达。你也想成为一份子,但你该如何开始?
http://www.chinarobots.cn/JiQiXueXi/4121.html日期:2017/12/28 15:11:38
通俗的说,机器学习就是基于一些高度复杂的算法和技术,在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。制造一台能够符合数十亿用户期望的人脑复制品的机器绝不是一件容易的事。但也有一些项目正在解决基于情境、情感和思考等复杂的任务。
http://www.chinarobots.cn/JiQiXueXi/4120.html日期:2017/12/28 14:58:41
 量子计算基于物理学,使用不同的体系结构,不仅运算速度更快,而且还能完成更复杂的渲染,生成更细微的结果。普通计算机将信息存储为 1 或 0,而量子计算机却是使用量子纠缠和叠加(quantum entanglement and superposition),以不同的方式来处理信息。
http://www.chinarobots.cn/XingYeDongTai/4089.html日期:2017/12/26 11:50:18
时隔一年,科技媒体 KDnuggets 最近向大数据、数据科学、人工智能和机器学习领域的一些顶尖专家征询了他们对于 2017 年这些领域最重要的发展,以及 2018 年的主要发展趋势的看法。这篇文章是本系列的第一篇年终总结,主要是关于在 2017 年,机器学习和 AI 领域都发生了哪些大事,以及 2018 年可能会出现哪些趋势。”
http://www.chinarobots.cn/XingYeDongTai/4059.html日期:2017/12/21 12:12:40
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