鎂客網機器學習專題

一文看盡今天凌晨的Google I/O大會。

圖靈獎得主，“計算學習理論之父”深度剖析機器學習所面臨的挑戰。

2018年8月16日，由成都市人民政府、美國國際數據集團攜手火眼財經、奇跡財富、區塊鏈（四川）研究開發中心所舉辦的“2018 鏈享未來區塊鏈峰會

周志華表示，我們在構建深度學習模型的時候，并不是只有“深度神經網絡”這一條路。

此次騰訊和Marble的合作可謂是一拍即合，各取所需。

活動的主題是“劇變時代，全面賦能”，旨在為技術創新者賦能，為企業轉型升級提供參考。

今日頭條整改行動從本月正式開始。

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。

從初學者到業內專家，該項目適用于任何人。

Cloud TPU意圖優化計算受限問題，并讓機器學習模型訓練更加容易。

專家表示，人們可能過于信任自動駕駛汽車了。

本文基于大量的報告資料，揭示了機器學習對于就業和社會的具體影響。

物理對機器學習有何幫助？注：Yann LeCun是深度學習大牛，Facebook人工智能實驗室主任。

機器學習、數據科學、人工智能、深度學習和統計學之間的區別是什么？

LG電子在韓首研發LTE自動駕駛汽車技術；建興發布融入機器學習的企業級EPX M.2 SSD。