机器学习

大数据从其核心来讲，它描述了结构化或非结构化数据如何结合社交媒体分析，物联网的数据和其他外部来源，来讲述一个”更大的故事”。该故事可能是一个组织运营的宏观描述，或者是无法用传统的分析方法捕获的大局观。从情报收集的角度来看，其所涉及的数据的大小是微不足道的。

近期，Unity 发布了 Object Pose Estimation 示例项目(Demo)，该 Demo 将计算机视觉和仿真技术相结合，展示了 Unity 人工智能和机器学习功能如何有效地训练机器人，加速其在工业领域的应用落地。

机器学习一直都很热门，自不必多言；量子计算能引起这么高的热度，到底是凭什么？一起来看看本文如何解读~

“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”这三个词经常交替出现，但如果你正在考虑从事人工智能的职业，了解它们之间的区别是很重要的。

深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度。因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念。我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术。

特征选择：我们可以选出原始特征的一个子集。特征提取：通过现有信息进行推演，构造出一个新的特征子空间。

人工智能和机器学习是市场上的热门技术。从电子商务到先进的量子计算系统，再到医疗诊断系统再到消费电子产品，尤其是时下流行智能助手，各行各业都在将人工智能和机器学习应用到行业的创新中。根据IDC的数据，2020年人工智能在全球范围内产生的收入约为1560亿美元 ，比2019年增长了12.3%。在已经到来的2021年AI和ML趋势又将如何演进？

在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。

网络攻击活动如今日益猖獗，以至于组织采用的安全工具很难保护其业务并打击网络攻击者。采用机器学习和人工智能技术可以改善网络安全性。

计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以实现任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集、图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度的不同的摄像机查看图像或来自医疗扫描仪的多维数据。