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每种方法都有其优点和缺点,因此可以采用组合的方式来解决问题。选择适用的算法取决于多个因素,包括可用数据集的性质。在实践中,开发人员往往会通过实验来确定采用哪种方法。机器学习的应用案例因需求和想象力的不同而有所差异。通过使用正确的数据,我们可以构建各种目的的算法,例如根据用户的购买历史推荐产品、预测生产线上机械故障的时间,以及判断电子邮件是否被误分类。一般来说,实现能够执行诸如语音理解和图像识别等任务的通用机器学习程序是相当困难的。
我们对人工智能越来越感兴趣,但该领域主要由理解。本文的目的就是希望以浅显的语言解释AI。首先解释AI的含义和关键术语。本文将说明AI的领域之一,即深度学习(Deep Learning)的工作原理。我们将探索AI解决的问题以及它们为什么对AI很重要。了解AI的历史,为什么20世纪50年代就有AI概念,但直到现在才爆发。风险投资家一直努力寻找新的趋势,为消费者和公司创造价值。他们相信AI是一种比移动或云计算转变更重要的计算演进。亚马逊首席执行官杰夫·贝佐斯写道:“这是很难夸大的,在未来20年,AI将对社会造成巨大的影响。”无论你是消费者、公务员、企业家或投资者,这种新兴趋势都对我们所有人都非常重要。Marketingforce AI营销力赋能平台。
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