机器学习
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

热点

人工智能·2021-12-31
victorylee · 浪潮商用机器有限公司 擅长领域:人工智能, 机器学习, 服务器
110 会员关注
大力出奇迹。毋庸置疑,无数人工智能科学家设计的一连串的智慧机器学习模型,这些模型在很多业务中都行之有效,例如人脸识别,给用户推荐感兴趣的物品,以及使用搜索引擎搜索信息。这其中算法是功不可没的。在算法之外,算力也居功至伟。研究人员发当模型越来越大时,模型的准确率随着...(more)
浏览6037
人工智能·2021-12-31
victorylee · 浪潮商用机器有限公司 擅长领域:人工智能, 机器学习, 服务器
110 会员关注
深度学习将AI推向热潮。 历史上,人工智能的发展经过了多次热潮,又多次陷入低谷,这里暂且不论。从2010年以来,深度学习通过算法上的突破,从而在语音识别,图像识别上的卓越表现,重新将人工智能的研究推向了高潮。深度学习算法种类繁多。深度学习算法主要是各种各样的人工神经网络...(more)
浏览7910
人工智能·2021-12-31
victorylee · 浪潮商用机器有限公司 擅长领域:人工智能, 机器学习, 服务器
110 会员关注
算力,算法,数据是人工智能的三驾马车。我们通常将数据送入人工智能算法,算法学习数据背后的规律,形成模型,如下图所示:该过程中包含算法,算力,以及数据,其中数据是燃料,算法是引擎,服务器(算力)则是动力来源,三者是人工智能的三驾马车。 算力算力的重要性自不待言。强化学习之父Rich...(more)
浏览4278
人工智能·2021-05-05
victorylee · 浪潮商用机器有限公司 擅长领域:人工智能, 机器学习, 服务器
110 会员关注
系统运维中的异常检测AnomalyDetection概述异常检测:基于分类模型异常检测:基于聚类模型-原理篇异常检测:基于聚类模型-实践篇异常检测:基于OneClass模型(待续)异常检测:基于数据重构(待续)异常检测:基于深度学习(待续)异常检测:基于集成学习(待续)异常检测与无监督学习。大部分...(more)
浏览7011
智能运维·2021-01-18
闪电麦坤 · 某银行 擅长领域:大数据, 系统运维, 自动化运维
184 会员关注
研究与实践某农商银行高度重视信息化的建设与发展,不断引入新的信息科技技术和理念,逐步促进银行服务的形态和内容更新,在服务理念、经营模式等多个方面实现转型升级。伴随而来的是某农商银行科技信息系统规模的不断扩大,虚拟化、大数据、智能化等新技术的不断应用,导致IT运维...(more)
专栏: 最佳实践
浏览8111
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互联网服务Kubernetes·2020-09-15
浏览2693
tushare·2019-06-16
DolphinDB · 浙江智臾科技 擅长领域:大数据, 人工智能, 机器学习
25 会员关注
DolphinDB是新一代的时序数据库,不仅可以作为分布式数据仓库或者内存数据库来使用,而且自带丰富的计算工具,可以作为研究工具或研究平台来使用,非常适用于量化金融、物联网等领域的海量数据分析。量化金融领域的不少问题,如交易信号研究、策略回测、交易成本分析、股票相关性...(more)
浏览4383
评论3
人工智能·2020-03-03
lxue · 某互联网公司 擅长领域:数据库, 人工智能, 大数据
121 会员关注
摘要运维服务台提供了统一对外的服务窗口,但存在沟通成本高、人员流动性大,服务请求的整体交付周期普遍较长,难以保证服务质量的问题。同时,知识库不完善等问题也限制了服务台作为一线服务的工作能力,往往需要通过二、三线人员的专业知识解答问题,构建完整的运维服务闭环。因此...(more)
浏览5335
证券·2020-03-06
lxue · 某互联网公司 擅长领域:数据库, 人工智能, 大数据
121 会员关注
摘要:本文根据光大证券在金融文档智慧服务平台中的建设经验,阐述对于深度学习技术的研究认知及处理富格式文档的探索实践经验。该平台利用海量的数据信息,建立平台“数据标注-模型训练-模型评估”周期迭代方式,在模型自主学习改善复核效果的基础上,将人工审核与机器审核相结合...(more)
浏览5284
系统运维管理·2020-01-03
xty9 · 南京证券 擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
6 会员关注
面对中国经济发展状况,结合自身行业发展,以及现在技术方面突破三方面因素考虑,我们对证券系统运维岗的发展进行一些推测。笔者目前已经在证券系统运维岗工作五年多,见证过很多技术上的发展,也参与了基本所有证券市场上的发展,从深圳新一代到科创,从熔断到IPO改革,目前将结合自己...(more)
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描述

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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