但是，正如许多IT主管说的那样，采用新技术可能会导致一些不切实际的期望。为此，一些机器学习和数据科学专家分享了企业和团队在采用机器学习技术时需要吸取的经验和教训。
2020-08-12 11:19
人工智能（AI）和机器学习（ML）曾经被认为是企业的“空头支票“之类的项目，如今已经成为应用主流。
2020-03-14 10:36
ABI Research预测，2021年至2026年，具有边缘机器学习功能的设备出货量将以24.5%的平均复合增长率（CAGR）增长。开发人员深知该市场潜力，都希望能够利用该技术，但在开发模型和产品时却面临着各种挑战。值得庆幸的是，他们可以从不同边缘
2021-12-31 09:55
如今人工智能和机器学习在企业界受到越来越热烈的追捧，企业组织日益利用这些技术更准确地预测客户的偏好，并加强业务运营。
2020-11-27 15:38
日本物质材料研究组织在2020年11月30日宣布已通过利用ML（机器学习）成功降低了镍-钴基高温合金的制造成本，而这些合金是制造航空发动机的重要材料之一。 该机构已经证明，可以通过多次试验来优化复杂
2021-01-09 11:32
所有的经典算法，例如多项式逼近、小波逼近，都饱受维度灾难之害。很明显，机器学习的成功告诉我们，在高维问题中，深度神经网络的表现比经典算法好很多。
2022-12-05 11:19
机器学习还能产生“偏见”？机器学习也会对数据产生偏见，从而导致错误的预测。我们该如何解决这一问题？ Google的新论文或许会揭晓答案。
2018-05-14 18:20
如今，几乎所有的人工智能工作都基于机器学习的成功。认为机器学习具有足够的数据和足够的处理能力，无法通过分析来思考，而这将
2021-02-02 16:01
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
2022-06-21 11:06
大家都知道，这一轮的人工智能热潮很大程度上是由于机器学习，特别是其中深度学习技术取得了巨大的成功。可以说今天每个人、每天都在谈机
2018-10-04 09:24
