机器学习

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！”

GAN是一个非常巧妙并且非常有用的模型。

整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，为大家分享一下~

随着谷歌的开源TensorFlow Lite嵌入式机器学习架构和类似产品的推出，以及诸如Imagination公司的PowerVR神经网络加速器（NNA）等硬件加速器在移动设备或嵌入式设备上商用，各种功耗和成本更低的，以及更加小巧的嵌入式AI/ML功能解决方案不断涌现。