本文摘要:据报道,机器学习已经沦为高频名词,但对大众来说,它仍然是一个遥远模糊的概念。

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据报道,机器学习已经沦为高频名词,但对大众来说,它仍然是一个遥远模糊的概念。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习)为此,著名投资者Benedict Evans在自己的博客上公开了自己对这个问题的观点。

对这篇博文展开了不改变本意的编译器。机器学习的风气已经吹了四五年了。

以AI的名义,除了像雨后春笋一样缓慢崛起的初创企业外,各科技巨头也期待围绕着这个流行语“金信改造”。此外,通过媒体的大力宣传,机器学习中也出现了众所周知的名词。总之,机器学习将成为下一个老大“猪”着陆的风口,这已经是大家的共识。月球开始前,我们再次谈论了人工智能(AI)、机器学习、神经网络和深度自学四者之间的关联性。

简单地说,人工智能的范围是机器学习之后的第二个,它是带来人工智能的方法。对于神经网络,机器学习很多算法中的一个,而深度自学是构建机器学习的技术,是一种延伸。这么多年的科学知识普及后,解释神经网络是什么的人已经相当多了,至少大家都说与范式和数据有关。通过机器学习,我们可以在数据中找到隐含的、随机的范式或结构,在此之前,我们只能找到说明这些特性的人类。

因为我们不会推理小说。(约翰肯尼迪,学)通过机器学习,人类非常简单(或无法在电脑上叙述的问题),但能难倒电脑的问题得到了解决,各公司也拿走了非常精彩的展示。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、电脑名言)但是笔者仍然指出,对于机器学习的定义,整个行业没有一个相同的解释,一切都还没有决定。

(威廉莎士比亚、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习)对科技公司或整个经济来说,它究竟意味着什么?机器学习到底能解决问题最重要的问题是什么?它对普通大众意味着什么?如何从结构上解释其影响?这个时候不会有人听到AI这个术语,但仅凭一个问题是做不到的。它就像《2001 太空漫游》中提到的黑色巨石(表示未解之谜)。

在他面前,我们都是拿着拳头咆哮的猩猩。想要解散AI将是完全不可能的。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),实际上,我现在可以明确提出很多额外的方法来讨论机器学习的发展程度。

例如:1。数据是新的石油2。谷歌和中国获得了所有数据。

3.AI会偷走所有的事情。4 .只能谈论AI。例如,1 .自动化2。

赋予技术层3。关系数据库为什么要提到关系数据库?它们是新的基础能力层,因此可以持续扩大计算机的能力范围。在关系数据库经常出现之前(20世纪70年代末),如果想告诉数据库“住在这个城市的人中谁买了这个商品”,就需要创建个性化的工程项目。

(威廉莎士比亚、模板、数据库、数据库、数据库、数据库、数据库、数据库、数据库)也就是说,由于当时数据库没有结构,所以构建给定的交叉引用查找是一项艰巨的任务。(威廉莎士比亚、数据库、数据库、数据库、数据库、数据库、数据库、数据库)如果你想提问,就要有人围绕这个问题付出很大的努力。当时数据库只是记录系统,但关系数据库经常出现,演化成了商业智能系统。

这种转换也急剧减少了数据库的重要性,新的用例预示着独角兽会像雨后春笋一样出现。关系数据库的出现提供了Oracle和SAP,SAP和竞争对手共同将全球非库存供应链带到了世界上,以此技术为基础,苹果和星巴克等公司建立了自己的帝国。

(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、)20世纪90年代,所有企业级软件都转换成关系数据库,PeopleSoft、CRM、SuccessFactors也是以关系数据库运营为基础的产品。这次服役后,“不行,甲骨文已经吃了所有的数据库。”再也不说这句话了。

无视,这项技术完全脱离了所有新事物的能力层,它已经无处不在。因此,这种思考方式是我们目前学习新思考机器的最好段落方式。不会给电脑能力带来很大的飞跃,不同公司可以成为不同产品的一部分。

(威廉莎士比亚,温斯顿,电脑名言)()最后,机器学习也不在任何地方,沦为大家习惯性思考甚至不想再提及的技术。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习)关系数据库具有规模经济效果,但可以达到有限的网络或“赢家通吃”效果,这一点值得注意。也就是说,即使公司A和公司B购买相同的数据库软件,两家公司也可以从对方那里受益。

机器学习也遵循一定的道理。所有这些都与数据有关,但数据与特定应用程序密切相关。

更好的笔迹数据不仅不能提高笔迹的能力,还可以通过更多的燃气轮机数据提前预测系统故障,但两者不能互相扶持。这就是它的残忍,数据是不可替代的。上面这句话只是完全掌握了对机器学习的广泛误解的核心,也就是说,也许从表面上看,它是一个标准化的东西。

同时,在解释什么是自动化时,我们也犯了同样的错误。每次自动化风潮来的时候,我们都觉得自己在构建拟人化、具备基本智能的技术。例如,20世纪50年代,人类开始宴请能做家务的机器人,结果我们没有培养机器人服务员,而是使用洗衣机。

洗衣机也是机器人,但不是“智能”机器人。他们不知道水和衣服到底是什么。此外,把这个分类洗干净也不是标准化的产品。

不然洗碗机就出来了。简单地说,它们只是另一种形式的自动化,在概念上与传送带没什么不同。在一定程度上,机器学习显然使我们能够解决问题,但这些问题必须有不同的构建方式和不同的数据,甚至是不同的市场战略和开发公司。

这些圆环中的每一个都是自动化的积木,是可以继续执行其他任务的清洗设备。因此,在谈论机器学习时,我们承认要在数学的机械论说明和对人工智能的幻想中找到中间立场。

让我们回到与关系数据库的转换主题。现在我们可以自信地说,这项技术可以解决很多问题。但是不知道是什么明确的问题。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),骄傲)通过机器学习,可以展开令人印象深刻的语音和图像识别展览,但一般公司用它做什么?正如一家美国媒体公司所说:“通过机器学习,我们明明可以一次性索引10年的专题节目,但我们需要在索引中找到什么?”“那么,有确定用途的机器学习清洁剂是什么呢?为了回答这个问题,我指出必须使用两种工具。

首先是根据数据类型和问题类型的队列展开思考。1.机器学习显然可以从你拥有的数据中慢慢找到问题的答案,甚至可以将其视为分析或优化技术。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),机器名言)例如,戴尔的投资公司Instacart建立了一个系统,以优化个人买家通过集中渠道投资的路径。

该系统需要将效率提高50%,研发团队只有3名工程师(使用谷歌的开源工具)。2.同时,通过机器学习,可以在数据中找到新问题的答案。例如,为诉讼计划的律师可以搜索邮件,包括“愤怒”、“担心”或“以上”,比搜索整个关键词效率要高得多。

3.机器学习关闭了新的大门,给了我们可以分析的新的数据类型。以前,电脑确实不能背音频、图像和视频,但在未来,这一切都有可能实现。在这三种数据类型中找到了最有趣的图像。

电脑上市后可以处置文本和数字,但图像和视频最终有弱点,所以现在不仅可以阅读,还可以查看。这意味着图像传感器和麦克风将产生新的输出机制,照相机的属性由机器读取数据流生成器属性铺成。

一切都沦为计算的视觉问题,但这里计算的视觉问题与现在计算的视觉问题不同。这又与识别“猫碎片”有关。最近访问了一家汽车座椅企业,他们将神经网络倒入自己廉价的DSP芯片,对廉价的智能手机图像传感器做出反应。为了查询座位织物的皱纹,安装了这个系统。

这个系统被称为“人工智能”并不为过。只是自动化了以前无法自动化的某些任务。

这种自动化的感觉是我们思考机器学习问题的第二个工具。对人来说,找织物的皱纹是不能用20年的经验积累的。因为太简单了事实上,我的同事指出,任何训练、狗、学习能力、机器学习都是可以控制的。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),这有助于我们对AI种族歧视的思考,但仍然存在局限性。因为狗没有一般的智力和常识,神经网络可能不同。吴恩达认为机器学习可以在一秒内回顾你的能力。

五年前,如果你能给电脑一堆照片来识别,他们能做的只是区分这些照片的大小,10岁的孩子很优秀,能识别照片中的男人和女人,15岁的孩子能证明照片中的脸很傻,不酷,另外,当你大几岁去进修的时候,人们甚至能体现照片中的直接意思。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、学)机器学习后,电脑的能力立即提高到10岁孩子的水平,甚至会影响15岁的智商。机器学习有一天可能接近实习生的水平,但如果100万15岁的孩子交出数据怎么办?你不会命令他们做什么吗?你听到了什么电话?你看什么照片?审查哪些文件或信用卡缴纳?也就是说,机器学习不需要成为拥有数十年经验的“双方司机”,也不想让专家沦为自动化的“替罪羊”。

无视,我们对机器学习的主要拒绝是“打所有电话,选择生气的人”,“找到读者的所有邮件,找到情绪化的邮件”,“看数千张照片,找到照片中的帅气人类”。在某种程度上,这是一种自动化的做法。Excel没有给我们人工会计师,PS也没有给我们人工摄影设计师。

无视,我们大规模地自动化了线性任务。在某些领域,机器学习可能会去寻找人类已经知道的东西,但像Deepmind的AlphaGo一样,可以找到接近的东西、范式、假设,或者像Deepmind的Alphago一样,我们知道的东西。

约翰肯尼迪,学习)阿尔帕戈不像骑士球员一样对打,而是重新学习规则,展开大的左右斗争。如果机器学习是实习生的作用,一开始就说你的照片很漂亮,看到300万张照片时就会找到那个范例。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、学习)那么,能告诉我机器学习系统的明确规则的小领域究竟是哪个?所以他们能从数据中发掘出新的成果吗?(威廉莎士比亚、机器学习系统、机器学习系统、机器学习系统、机器学习系统、机器学习系统、机器学习系统)我花了很多时间在各公司旅行,寻找他们的技术市场需求,机器学习中似乎已经有很多成熟的浆果。

但是,这里有很多重要的分析和优化问题,其他问题是图像识别或音频分析问题。我们讨论自动驾驶和混合现实,因为机器学习了他们的催化剂。机器学习使汽车能看到它周围的一切,混合现实要求戴头盔的人到底能看到什么。

但是在讨论织物的皱纹或呼叫中心的感情分析后,这些公司表示:“机器学习还有别的能力吗?”提出了新的问题。他们还能帮助什么技能?还能找到什么新的机会?“在对这些问题感到沮丧之前,我们能否保持10-15年的新鲜感。Viaben-evans,(公众号:)编译器。

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