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高盛人工智能报告中文版
人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。经典地,这些包括自然语言处理和翻译,视觉感知,模式识别,决策制定等,但应用的数量和复杂性在快速增长。
在这份报告中,我们将大部分分析聚焦在机器学习、人工智能的一个分支、深度学习、机器学习的一个分支。我们总结了二个关键点:
  1. 简化地,机器学习是从案例和经验(例如数据配置)中习得的算法,而不是依赖于硬件代码和事先定义的规则。换句话说,不是一个开发者来告诉程序如何区分苹果和橘子,而是算法本身通过喂养数据(训练),自己学会如何区分苹果和橘子。
  2. 深度学习的主要发展是现有人工智能拐点的驱动力量之一。深度学习是机器学习的分集。大多数传统机器学习方法和特点(例如,可能预测的输入和属性)由人来设计。特征工程是一个瓶颈,需要有意义的特定技术。在无人管理的深度学习中,重要特征不是由人类来定义,而是由算法学习和创建。
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20171129
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