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來源: 發(fā)布時間:2024-09-21

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機器學習是通過訓練來提高預測準確性的一種方法。在機器學習中,算法通過接收已知示例的輸出來學習。它們會注意到預測結果與正確輸出之間的差異,并調整輸入的權重以提高預測的準確性,直到達到優(yōu)化狀態(tài)。因此,機器學習算法的特點是隨著經驗的增加而改進預測的質量。數(shù)據的量越多,我們能夠創(chuàng)建更好的預測引擎(通常達到一個點)。機器學習方法有超過15種,每種方法使用不同的算法結構來優(yōu)化基于接收到的數(shù)據的預測。深度學習是一種受歡迎的機器學習方法,但還有其他一些方法雖然受到的關注較少,但在特定的使用情況下非常有價值。可以同時處理多個任務和用戶請求,提高服務的并發(fā)能力。

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《重大領域交叉前沿方向2021》(2021年9月13日由浙江大學中國科教戰(zhàn)略研究院發(fā)布)認為當前以大數(shù)據、深度學習和算力為基礎的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟,但對于需要知識、邏輯推理或領域遷移的復雜性任務,人工智能系統(tǒng)的能力還遠遠不足。基于統(tǒng)計的深度學習注重關聯(lián)關系,缺少因果分析,使得人工智能系統(tǒng)的可解釋性差,處理動態(tài)性和不確定性能力弱,難以與人類自然交互,在一些敏感應用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智能、認知智能、混合增強智能是重要發(fā)展方向廣東福建珍云數(shù)字科技AI數(shù)字人小程序站點

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