机器学习

机器学习(Machine Learning,简称ML)是一种人工智能(AI)的分支,致力于研究让计算机系统能够从数据中学习并自动改进性能的算法和技术。机器学习使计算机系统能够从经验中学习,而不需要明确地进行编程。

2020年6个新兴的人工智能和机器学习趋势

人工智能解决方案市场继续快速增长,带来了数百亿美元的收入。研究公司(IDC) 9月份发布的一份报告称,到2023年,全球人工智能系统的支出将达到979亿美元,比今年预计的375亿美元有惊人的增长,这意味着未来几年的年增长率将达到28.4%。那么,2020年将是为人工智能领域下一个十年的创新奠定基调并延续现有势头的关键一年。

新手机器学习工程师最容易犯的错误Top6

在机器学习中,有许多方法来构建产品或解决方案,每种方法都假设不同的东西。很多时候,如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学习的人会犯错误,事后想想,这些错误往往会让人觉得愚蠢。

最好的机器学习情绪分析工具(创业公司)TOP5

情绪分析或者说语义分析(Sentimental Analysis)是在非结构化文本中识别情感或者观点的过程。文本可以是用户评论、社交媒体帖子等形式,通过情感分析,你可以准确评估客户对品牌、产品或者服务的意见和看法,并相应地回应客户,保护品牌声誉,甚至预测销售或者规划未来的策略。

机器学习和模式识别之间有什么区别?

用非常简单的语言来说,模式识别是一种问题,而机器学习是一种解决方案。模式识别与人工智能和机器学习密切相关。模式识别是机器学习的工程应用。机器学习处理可以从数据中学习的系统的构建和研究,而不是仅遵循明确编程的指令,而模式识别是对数据中模式和规律性的识别。

解说:机器学习、监督学习、非监督学习、强化学习、深度学习、迁移学习

机器学习的主要任务:分类(classification):将实例数据划分到合适的类别中。回归(regression):主要用于预测数值型数据。机器学习可以分为三种形式:监督学习、非监督学习、强化学习。

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