数据已逐渐成为了机器学习竞争中最关键的区分点。一个原因是高质量数据并不常见;另一原因是数据尚未商品化,公司企业之间存在着信息不对称。
机器学习也可能会出现严重的问题,以至于可能会让你后悔当初如此匆忙地采用它。
机器学习算法可以通过概括示例来确定如何执行重要任务。手动编程很难完成这样的目标,所以机器学习通常是可行且成本有效的。随着更多数据的出现,可以解决更加雄心勃勃的问题。因此,机器学习被广泛应用于计算机真诚等领域。然而,开发成功的机器学习应用程序需要大量的“黑色艺术”,这在教科书中很难找到。
技术创新是经济增长的根本动力。这些技术中,最重要的就是经济学家提到的“通用技术”,比如蒸汽机、内燃机、电力等。如今这个时代,人工智能就是最重要的“通用技术”。特别是行业与人工智能的结合,释放了行业的潜力,重塑了我们的生活。
随着机器人技术和人工智能的发展,许多工作机会将被机器给取代。在某些任务上,机器比人类还要高效,尤其是几乎不需要教育的琐碎事务。
甲骨文公司董事长兼首席技术官拉里·埃里森(Larry Ellison)今天介绍了Oracle融合云应用(Oracle Fusion Cloud Applications)中下一代语音交互界面和强大的分析能力。
对于开发人员而言,基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。然而,开发者想要在它们的应用程序中融入机器学习,通常会犯一些错误,本文列了十条注意点以飨读者。
毫无疑问,机器学习 人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热,而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。
谈到人工智能算法,深度学习被公认为是目前的翘楚。那么,深度学习能解决什么问题?DARPA(美国国防高级研究计划局)认为,现在整个人工智能的发展正在向第三阶段跃进。
本文认为机器学习 ≠ 数据统计,深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大贡献,而人工智能应该得到其应得的赞赏。