机器学习

梳理总结了可能在今后几年主导身份验证技术应用变革的10个关键性趋势

我们需要将机器学习的各个研究领域，深度学习方法的成就需要定期与简单但有效的模型进行比较，以保持各自研究领域进展的真实性。

本报告将 15 种技术分为五大类：人工智能革命、构建数字化未来、计算和连接前沿、尖端工程和可持续世界。

在机器学习方面，人们可以采取的改进 ML 模型预测的方法是选择正确的特征并删除对模型性能影响微不足道的特征。

半监督学习是一种训练数据中部分样本没有标签的情况。

本文介绍了不确定性量化是如何工作的，为什么困难，以及其未来的前景，以期为读者探讨人工智能安全的关键概念提供参考。

强化学习是监督的还是无监督的？虽然这个技术问题很重要，但让我们把重点转向商业视角。强化学习(RL)在改变各行业的决策过程和优化战略方面具有巨大的潜力。

本文介绍了一种基于机器学习的结构重构方法，用于加速点缺陷计算。

机器学习已经对自然科学的各个领域产生了重大的影响。

机器学习就是喂入算法和数据，让算法从数据中寻找一种相应的关系。