機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入游戲的過(guò)程的探討
George Doubler（首席技術(shù)官，IBM Interactive Media）探討了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（如IBM的Watson或Google的計(jì)劃）剛剛開(kāi)始進(jìn)入游戲的過(guò)程。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
intel
+關(guān)注
關(guān)注
19文章
3482瀏覽量
186070 -
游戲
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
744瀏覽量
26326 -
機(jī)器學(xué)習(xí)
+關(guān)注
關(guān)注
66文章
8422瀏覽量
132723
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
探討實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念及其應(yīng)用現(xiàn)狀
對(duì)于實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的含義，現(xiàn)在似乎還沒(méi)有明確的共識(shí)，而且也還沒(méi)有人深入探討過(guò)產(chǎn)業(yè)界該如何做實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)。
探討如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)中
本項(xiàng)目探討如何將機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning）應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)（IoT，Internet of Things）中。我們將使用 Android Things 作為我們的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，并且采用
探討機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)基本概念與運(yùn)算過(guò)程
人工智慧隸屬于大範(fàn)疇，包含了機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning） 與深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。如下圖所示，我們最興趣的深度學(xué)習(xí)則是規(guī)範(fàn)于
【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】+ 簡(jiǎn)單建議
這本書(shū)以其系統(tǒng)性的框架和深入淺出的講解，為讀者繪制了一幅時(shí)間序列分析與機(jī)器學(xué)習(xí)融合應(yīng)用的宏偉藍(lán)圖。作者不僅扎實(shí)地構(gòu)建了時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)知識(shí)，更巧妙地展示了機(jī)器學(xué)習(xí)如何在這一領(lǐng)域發(fā)揮巨
發(fā)表于 08-12 11:21
軟體機(jī)器人學(xué)習(xí)問(wèn)題探討
，學(xué)習(xí)并探討軟體機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、柔性制造、運(yùn)動(dòng)控制、裝配和調(diào)試等內(nèi)容，使學(xué)員熟練應(yīng)用控制工程理論、自動(dòng)化、材料力學(xué)、機(jī)械原理、機(jī)械設(shè)計(jì)、3D打印等基礎(chǔ)知識(shí)，培養(yǎng)和提高學(xué)員對(duì)軟體機(jī)器人目
發(fā)表于 08-12 15:09
微型機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣，進(jìn)入到越來(lái)越小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。而這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備往往體積很小，面臨著許多挑戰(zhàn)，例如功耗、延時(shí)以及精度等問(wèn)題，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)法滿足要求，那么微型機(jī)
發(fā)表于 09-15 09:23
機(jī)器人技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)
基于可靠性和安全性的多核片上系統(tǒng)（SoC）架構(gòu)。因此，嵌入式系統(tǒng)行業(yè)似乎將進(jìn)入兩個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：智能和自治。一些感興趣的領(lǐng)域是機(jī)器學(xué)習(xí)和所謂的“物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器人”。在
發(fā)表于 12-20 06:03
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)? 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)入門
另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)是向計(jì)算機(jī)提供一組輸入和輸出，并要求計(jì)算機(jī)識(shí)別“算法”(或用機(jī)器學(xué)習(xí)的說(shuō)法稱為模型)的過(guò)程，這種算法每次都將這些輸入轉(zhuǎn)化為
發(fā)表于 06-21 11:06
機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過(guò)程及關(guān)鍵要素
機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過(guò)程，羅列了幾個(gè)主要流程和關(guān)鍵要素；繼而展開(kāi)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)主要的算法框架，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)
發(fā)表于 11-12 10:28
?1.2w次閱讀
機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域下安全性的延展——對(duì)抗學(xué)習(xí)
隨著人工智能的興起，機(jī)器學(xué)習(xí)熱度不斷攀升，機(jī)器學(xué)習(xí)帶給我們智能化生活的同時(shí)，其本身的安全性問(wèn)題也逐漸進(jìn)入人們的視線，該安全問(wèn)題起初由 lan
機(jī)器學(xué)習(xí)基本過(guò)程
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）本質(zhì)上就是讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
機(jī)器學(xué)習(xí)是什么意思？機(jī)器學(xué)習(xí)屬于什么分支？機(jī)器學(xué)習(xí)有什么用處？
機(jī)器學(xué)習(xí)是什么意思？機(jī)器學(xué)習(xí)屬于什么分支？機(jī)器學(xué)習(xí)是什么有什么用處？
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今最流行的人工智能(AI)技術(shù)之一。這兩種技術(shù)都有助于在不需要人類干預(yù)的情況下讓計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)預(yù)測(cè)模型。本文將探討
發(fā)表于 08-28 17:31
?1549次閱讀
深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化技術(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)可視化（簡(jiǎn)稱ML可視化）一般是指通過(guò)圖形或交互方式表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過(guò)程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易，
發(fā)表于 04-25 11:17
?425次閱讀
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論