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机器学习是通过训练来提高预测准确性的一种方法。在机器学习中，算法通过接收已知示例的输出来学习。它们会注意到预测结果与正确输出之间的差异，并调整输入的权重以提高预测的准确性，直到达到优化状态。因此，机器学习算法的特点是随着经验的增加而改进预测的质量。数据的量越多，我们能够创建更好的预测引擎（通常达到一个点）。机器学习方法有超过15种，每种方法使用不同的算法结构来优化基于接收到的数据的预测。深度学习是一种受欢迎的机器学习方法，但还有其他一些方法虽然受到的关注较少，但在特定的使用情况下非常有价值。

数字人的应用场景数字人的应用领域多样，主要在娱乐和服务行业，多场景应用无疑在元宇宙时代展现出其独特的价值。尤其是5G、AI、算力等技术能力提高的背景下，其应用场景日益丰富。随着5G万物互联时代的到来、深度学习和卷积神经网络(CNN)利用大量的视觉推动基于人工智能(AI)的计算机视觉迅速改进,数字人在日常生活中更实际、深度的应用,例如影视动漫、数字营销、文化旅游、通讯会议、教育教学等领域,并逐渐打破现实世界和虚拟世界的边界。Marketingforce AI营销力赋能平台。

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