机器学习

我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些方法都是用在表格数据的，他们能不能用在神经网络模型呢？

零售业中的机器学习依赖于自我改进的计算机算法，这些算法用于处理数据，发现变量之间的重复模式和异常，并自主学习这种关系如何影响或决定行业的趋势、现象和业务场景。

麻省理工学院和IBM Watson AI Lab的研究人员创建了一个机器学习模型，用于预测听众在3D空间内的不同位置上会听到什么。

随着机器学习的进步，农业中的机器学习已经能够解决该行业遇到的许多问题。

文章只讨论“图像”数据增强技术，只详细地介绍各种图片数据增强策略。

目前机器学习方法在芯片设计工作中有越来越多的应用实例，其中既有传统的机器学习技术也有最近流行的深度学习技术，使用两种技术融合来解决实际问题也取得了很好的效果……

新技术可以增强您的安全团队的响应，甚至可以主动欺骗攻击者

在人工智能与其他各领域交叉的过程中，人们该如何判别哪些方向有意义并值得去做？

一方面，我们希望机器学会像物理学家一样思考，同样我们还需要学习如何像机器一样思考。

当量子计算机执行可能导致下一代电池或新药的复杂物理和化学模拟时，它可能比任何传统超级计算机强大得多。然而，可能需要很多年才能实现实用和广泛的量子计算。