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最简单的机器学习定义

机器学习技术指导计算机利用数据进行自主学习,(而非通过明确的编程)进而执行任务。
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人脑的图片

什么是神经网络?

神经网络也称为人工神经网络,是一种模仿人脑神经元工作机制的机器学习技术。神经网络属于计算机程序范畴,可以利用并行运行的多层节点(或“神经元”)像人类一样学习事物、识别模式和制定决策。 

代表进行深度学习的神经网络的图片

什么是深度学习?

深度学习是指包含多层神经元和海量数据的“深度”神经网络。深度学习是一种高级的机器学习,能够解决复杂的非线性问题,并支持自然语言处理、个人数字助理和自动驾驶汽车等人工智能突破性技术。 

代表人脑学习新信息的图片

监督学习与无监督学习

监督学习算法利用含有正确答案的数据进行训练,构建能够将数据匹配至答案的模型,然后利用这些模型处理未来的数据。无监督学习算法则是在没有正确答案的情况下,利用数据进行自主学习,并使用大量、多元化的数据集进行自我优化。

关于在企业中应用机器学习技术的基础知识

机器学习为企业带来的益处

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加快决策流程

机器学习算法不仅能够对决策进行优先级排序,自动化决策流程,还能标记出机遇和应当立即采取的明智措施,帮助你实现最理想的业务成果。

增强适应能力

人工智能不只关注历史数据,还能处理实时数据,便于你实时做出调整。例如,汽车在追尾事故发生之前能够自动刹车。

算法企业

“算法企业”利用高级机器学习算法,提高自动化水平。这种转变能帮助企业为开发创新型业务模式、产品和服务铺平道路。

深化洞察力

机器学习能够分析大型复杂的流数据,发现人力所不能及的洞察(包括预测性洞察),然后根据这些洞察触发行动。

提高效率

通过打造由机器学习支持的智能业务流程,你能够大幅提高效率,进而准确地进行计划和预测,自动执行任务,降低成本,甚至消除人为错误。

提升业务成果

机器学习不仅能够根据新机遇和新风险触发明智的行动,还能在制定决策之前提前准确地预测决策的成效,从而帮助你提升业务成果。

关键领域的机器学习

对于许多不同的行业和业务线而言,尤其是那些积累了大量数据的行业和业务线,采用机器学习技术的时机已经成熟。三大行业正在引领机器学习潮流:

机器学习研究

SAP 携顶尖高校,推进机器学习在企业当中的运用。

机器学习培训

探索机器学习相关的培训、课程和书籍。无论你是初学者还是开发人员,都能找到适合你的内容。

掌握机器学习最新趋势

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