知识科普：人工智能、机器学习、深度学习之间的关系
来源： 发布时间：2023-04-06
人工智能（AI）是指使机器或计算机系统能够模拟人类智能的能力，包括语言理解、自然语言处理、决策制定、视觉感知等。
首页 > 标签：机器学习 总共有 15 条记录
研究人员利用卫星照片和机器学习绘制全球大型太阳能发电厂地图
来源： 发布时间：2021-11-04
太阳能光伏能源成本惊人地下降了82%，为世界提供了一个建立零排放能源系统的机会，该系统成本可能比它所取代的化石燃料系统更低。
机器学习与人工智能：数据科学的未来是什么？
来源： 发布时间：2021-08-02
当我们想象人工智能的未来时，我们可能会想到我们在电影中看到的小说：高度先进的机器人，可以模仿人类，而且无法与它们区分。的确，快速学习、处理和分析信息以做出决策的能力是人工智能的一个关键特征。
吴恩达的二八定律：80%的数据+20%的模型=更好的机器学习
来源： 发布时间：2021-04-14
模型好就能碾压一切吗？吴恩达泼冷水，机器学习发展80%依靠数据集的进步！这也激起了业内对MLOps工具链的关注。
研究人员用机器学习来进行几乎无限的太阳能电池实验
来源： 发布时间：2021-03-16
大阪大学的研究人员利用机器学习来设计和虚拟测试有机太阳能电池的分子，这可以为可再生能源应用带来更高效率的功能材料。
贝叶斯网络之父：当前的机器学习其实处于因果关系之梯的最低层级
来源： 发布时间：2019-07-12
在未来，即便这些科技公司声称无人驾驶的技术已经发展到无比成熟，或许依然有人很难放心的坐上一辆无人驾驶的汽车，从心理角度来说，这类汽车相对“自我操控”而言永远都“不够安全”。
推荐：《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》中文翻译和代码下载
来源： 发布时间：2019-04-26
本书主要分为两部分，第一部分（第1~8章）涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法，从线性回归到随机森林等，可以帮助你掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部份（第9~16章）探讨深度学习和常用框架TensorFlow，手把手教你使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
大数据、深度学习、机器学习和人工智能这些概念之间有何联系
来源： 发布时间：2019-04-25
大数据的发展对于机器学习的发展来说具有重要的意义，因为机器学习的基础就是数据。机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，其中数据是机器学习的重要基础，只有通过大量的数据才能完成算法的训练过程。
机器学习中导数最优化方法(基础篇)
来源： 发布时间：2019-03-09
这篇博客主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法，梳理梳理相关的数学知识，本人也是一边写一边学，如有问题，欢迎指正，共同学习，一起进步。
机器学习中的最优化算法总结
来源： 发布时间：2019-03-09
在这篇文章中，SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
BeagleboneAi让开发者进入机器学习的快车道
来源： 发布时间：2019-03-08
非营利性的BeigelBoad基金会展示了BeagleBone AI开发板，旨在填补小型单板计算机与更大，更强大的工业计算机之间的空白。B
你们把AI吹上了天 但它却依然没4岁的小孩聪明
来源： 发布时间：2019-03-04
有研究表明，人工智能听上去很厉害，但目前最先进的人工智能还远远不能解决人类4岁儿童能够轻松解决的问题，那么，人工智能会变得比4岁的孩子更聪明吗？
