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hth华体会-2017年机器学习五大应用分析

hth华体会 军事 2011年03月13日
本文摘要:多年来,机器学习算法仍在默默为大众服务,为移动应用和搜索引擎获得了巨大的动力。但是最近,它已经成为一个更流行的术语,所有最近的技术发展都涉及机器学习的一些方面。数据和计算能力的明显改善使这种指数级的进步成为可能。机器学习的复杂性及其应用的明显快速增长,印证了2017年技术的应用。 他们的影响是不同的,应用于是否能给整个社会带来价值和利益,是否有解决现实世界问题的潜力。让我们回到边肖,想想2017年机器学习的五大应用。

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多年来,机器学习算法仍在默默为大众服务,为移动应用和搜索引擎获得了巨大的动力。但是最近,它已经成为一个更流行的术语,所有最近的技术发展都涉及机器学习的一些方面。数据和计算能力的明显改善使这种指数级的进步成为可能。机器学习的复杂性及其应用的明显快速增长,印证了2017年技术的应用。

他们的影响是不同的,应用于是否能给整个社会带来价值和利益,是否有解决现实世界问题的潜力。让我们回到边肖,想想2017年机器学习的五大应用。一、金融行业的机器学习金融行业在消费服务的过程中仍然使用机器学习,比如信用审查、欺诈调查等。

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但是最近随着计算能力和开源工具的普及,机器学习在金融行业得到了广泛的应用,包括贷款审核、风险评估、资产管理等。最近一个叫情绪分析的案例,涉及到社交媒体和新闻趋势对商品价格的影响。机器学习用于再现人类对对冲基金交易决策的反应。

OpenCog基金会的BenGoertzel博士回应说,人工智能目前缺少的是“理解能量”,它将生理生化过程整合成一个相互关联的复合体,从而产生人类智能。该基金会在将这一概念引入人工智能领域方面做出了巨大贡献。对冲基金交易几乎独立于人际对话,用于概率逻辑,分析了解日常市场数据、新闻和社交媒体,进行预测,要求最佳行动方案。这个应用肯定会降低市场价值,转变经济交易模式。

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它考虑了市场影响因素,如趋势新闻,从而建立人类无法建立的预测。


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