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。机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。
举报投诉
-
计算机
+关注
关注
19文章
7389浏览量
87669 -
模拟
+关注
关注
7文章
1420浏览量
83884 -
机器学习
+关注
关注
66文章
8367浏览量
132357
发布评论请先 登录
相关推荐
探讨如何将机器学习应用到物联网中
本项目探讨如何将机器学习(Machine learning)应用到物联网(IoT,Internet of Things)中。我们将使用 Android Things 作为我们的物联网平台,并且采用
探讨机器学习与深度学习基本概念与运算过程
人工智慧隶属于大範畴,包含了机器学习(Machine Learning) 与深度学习(Deep Learning)。如下图所示,我们最兴趣的深度学习则是规範于
软体机器人学习问题探讨
,学习并探讨软体机器人结构设计、柔性制造、运动控制、装配和调试等内容,使学员熟练应用控制工程理论、自动化、材料力学、机械原理、机械设计、3D打印等基础知识,培养和提高学员对软体机器人目
发表于 08-12 15:09
机器学习可以有效的控制物联网应用的安全性
随着这个智能物联的时代不断前行,不仅仅带来无限的便捷,同时也带来了网络安全的隐患。面对这一难题,其实机器学习可以有效的控制物联网应用的安全性。
发表于 11-03 09:09
机器人技术和机器学习
基于可靠性和安全性的多核片上系统(SoC)架构。因此,嵌入式系统行业似乎将进入两个关键领域:智能和自治。一些感兴趣的领域是机器学习和所谓的“物联网机器人”。在
发表于 12-20 06:03
什么是机器学习? 机器学习基础入门
本文旨在为硬件和嵌入式工程师提供机器学习(ML)的背景,它是什么,它是如何工作的,它为什么重要,以及 TinyML 是如何适应的机器学习是一个始终存在并经常被误解的技术概念。数十年来,
发表于 06-21 11:06
对人工智能和机器学习的未来做了深度的探讨
本文为美国著名数据分析网站DZone分析师Tom Smith与Exaptive的副总裁Matt Coatney的专访对话,对人工智能和机器学习的未来做了深度的探讨。Exaptive是一家美国俄克拉荷马州以提供大数据分析产品及服务
机器学习进入游戏的过程的探讨
George Doubler(首席技术官,IBM Interactive Media)探讨了机器学习平台(如IBM的Watson或Google的计划)刚刚开始进入游戏的过程。
机器学习和深度学习的区别
机器学习和深度学习是当今最流行的人工智能(AI)技术之一。这两种技术都有助于在不需要人类干预的情况下让计算机自主学习和改进预测模型。本文将探讨
发表于 08-28 17:31
•1458次阅读
评论