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机器学习的应用场景

垃圾邮件过滤 监督学习,需要训练数据。 提取访客的人群特征 非监督学习,无需训练数据。 例如,收集到自己博客的访客信息之后,在没有训练数据的前提下,自动提取特征。例如, 男女比例 男性更喜欢哪些分类的文章 周末女性更喜欢哪些分类的文章 凌晨时分哪些分类更受关注 超市商品关联度 非监督学习,无需训练数据。 根据结算时顾客的购物清单,推算出关联性高的商品,例如,红酒和红酒起子。方便超市运营人员,调整货架,将关联度高的商品距离拉近。 周期性数据预测 ... google 照片 app 的图片自动分类功能 半监督学习,即提供大部分的 labeled 数据及小部分 unlabeled 数据。 用户上 ...

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机器学习是什么

英文,machine learning。 最初的应用场景 ocr,文字识别 spam filter,垃圾内容过滤 以垃圾评论为例 在没有使用机器学习的情况下,只能一条一条的写规则,例如 不能包含 http:// 不能包含 .com ... 然后,你会发现,每天都会遇到新的不在旧有规则覆盖范围之内的垃圾评论。(这就是我关闭了实时评论的原因,采用规则加人工审核) 归纳一下,规则流,就是分析-写规则-运行-看效果-再分析-再写规则,如此反复。 机器学习的做法是,首先利用样本,例如垃圾评论样本,非垃圾评论样本,自动提取特征,然后运行-看效果-再训练-如此反复。 理论上,机器学习反复的过程要比人 ...

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太浮躁了!屁大点的功能都要扯上 AI

AI = artificial intelligence 每天看到的新闻都是这种恶心的标题 OneDrive和Sharepoint月底上线AI新功能:可搜索图片中文字 牵手富士康,吴恩达宣布创业新项目,要用AI复兴制造业 为了提升GIF图的分辨率,这家公司用上了AI算法 ... 还有李开复这个 AI 大忽悠,每一句话都令人恶心。 AI 来 AI 去的,都不过是做了个图片识别,这算哪门子的人工智能。就算是图片识别,也不如 reddit 上的 r/CelebFakes 里的人工合成小电影对人类的贡献大!但是人家可没有天天吹嘘我用了 TensorFlow,永远都是那么朴实的标题。。。 人工智能难 ...

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