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e-works为您找到 44 条结果

人工智能的现状、潜力、障碍与风险

250多年来，经济增长的根本动力一直是技术创新。其中最重要的是经济学家所谓的通用技术——包括蒸汽机、电力和内燃机。每一个都催化了互补创新和机遇的浪潮。例如，内燃机汽车、卡车、飞机、链锯和割草机，以及大型零售商、购物中心、交叉码头仓库、新供应链等。

来源：大数据观察

2017-08-04

半年盘点：2017年的10大安全收购

安全市场的并购活动很活跃，因为越来越多的公司着眼于进入安全市场，那些已经在这个领域的公司则不断加码。2017年到目前为止最大的收购案包括两大重磅的解决方案提供商收购，希望借此加强他们围绕分析、自动化、应用安全、机器学习方面的能力。

网络与安全

来源：至顶网

2017-07-22

机器学习算法在自动驾驶领域的应用大盘点

将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。

来源：36大数据

2017-07-12

iOS 11：机器学习人人有份

WWDC 2017 使一件事情变得非常清楚，那就是：Apple 正在全力以赴地支持「设备上的机器学习」了。

终端和服务器

来源：搜狐

2017-07-11

大数据和AI策略——面向投资的机器学习和另类数据方法

J.P.摩根最新的研究报告《大数据和 AI 策略——面向投资的机器学习和另类数据方法》，极为详尽地梳理、评述、预测了对冲基金和投资者使用机器学习技术利用、分析另类数据的现状与未来，对于关注这一新兴大趋势的人们、投资者都有重要的借鉴意义。

来源：T客汇

2017-06-03

21位专家的见解：人工智能的2017年我们这样看

对于机器人来说，2016年是具有历史性的一年，Facebook等主要平台推出了用于Messenger的机器人，亚马逊和谷歌也在大力推广它们的数字助手。展望2017年，我们邀请了21位机器人专家、企业家和企业高管，分享他们对未来一年机器人发展情况的预测。

来源：网易号_AI研究院

2017-04-02

数据咨询师经验之谈：90%的公司并不需要机器学习

掌握一件工具之前，首先要搞清楚用它做什么。而本质是工具的机器学习，近年来逐渐演变成一股潮流。

来源：雷锋网

2017-03-31

聊一聊机器学习中的性能优化

在机器学习领域，如果单纯说优化，一般指的是模型的优化，通过数据处理，特征选择和调参等方法来提高模型的准确度。

来源：36大数据

2017-03-31

麦肯锡报告：机器学习的未来

利用了数据及分析的美国零售商供应链的营业毛利润在过去五年里增长了19%。

来源：中国云计算

2017-02-05

关于机器学习的领悟与反思

近年来，人工智能的强势崛起，特别是去年AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战，让我们深刻地领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体，智能是目标，而机器学习是从数据通往智能的技术、方法途径。因此，机器学习是数据科学的核心，是现代人工智能的本质。

来源：极客头条

2017-01-23

共5页总数：44条

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