机器学习

到2022年，由于嵌入式人工智能技术，数据中心50%的IT资产将独立运行。许多整体运营，包括规划和设计、工作负载、正常运行时间和成本管理，都可以使用机器学习在数据中心进行优化。

机器学习与人工智能在过去的十年左右，几乎是同义词，因为目前的人工智能算法，主要依赖的就是机器学习模型，这也是人类迄今为止，发明的最强大的人工智能，虽然比起人类本身，仍然显得十分弱智。

随着数据中心专注于支持人们越来越需要的工作和生活的基本技术服务，数据中心的运营如此繁重也就不足为奇了。

机器学习本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。

IDC预计，到2025年，超过60%的中国企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，以增强整个企业的远见卓识，并使员工的工作效率和生产力提高25%。

机器学习算法可以检查单个模拟星系，并预测其存在的数字宇宙的整体构成……

对抗性机器学习并不是一种机器学习，而是攻击者用来攻击ML系统的一系列手段。

“我只是按照自己的兴趣，尽可能多地专注于学习机器学习。年龄只是一个数字，何时开始以及可以实现多少没有上限。 ”

机器学习 (ML) 方法已证明能够以传统理论化学方法的计算成本的一小部分来预测分子光谱，同时保持高精度。图神经网络（GNN）在这方面特别有前景，但尚未对不同类型的 GNN 进行系统比较。

“当算法给你一条曲线时，一定要知道这个曲线的含义！”