机器学习应用

一直以来，应用内机器人作弊的问题在 游戏 、电子商务和其他许多领域都备受关注。如今，机器人作弊正逐渐发展成为一项产业，越来越多欺诈者为那些想要寻求旁门左道的用户提供专业机器人作弊服务。经过精心设计的应用内机器人程序，能够快速有效地执行游戏中的各项任务挑战，以复杂的方式模仿人类行为，解锁游戏奖励

2020年11月6日至8日,第十八届中国机器学习及其应用研讨会(MLA’20)在南京大学隆重召开。隆博 科技 创始人兼CEO佘元博,受邀参加了本次会议,并发表了主题为《机器学习在自主移动机器人 (AMR) 中的应用价值》的演讲。 作为国内顶尖的机器学习领域研讨会之一,MLA系列研讨会迄今

编辑导语：随着科技的发展，AI、机器学习等逐渐出现在我们的生活里，有了这些的出现，我们进行搜索时会变得更加准确和智能；本文作者详细介绍了机器学习在搜索中的应用，我们一起来看一下。AI、机器学习，是现在媒体的高频曝光词，市面上的很多应用都逐渐接入了AI的能力；搜索这样的‘古董’级产品，其实也是应用机器学习技术的先驱。本次

Facebook AI研究院的首席AI科学家Yann LeCun认为，AR（增强现实）眼镜有望成为机器学习从业者的理想挑战目标——一个杀手级应用，因为它涉及了多个未解决的问题。完美的AR眼镜需要把对话式AI、计算机视觉和其他复杂系统结合起来，这些系统必须能够像眼镜那样小巧，便于操作。低功耗AI不可或缺，这将确保合理的电

人工智能和机器学习仍然是全球持续增长的领域之一，近年来涌现出越来越多本科生或者非人工智能专业出身的工程师，他们努力学习和使用技术来改进产品，几乎每天都有新的机器学习技术和框架发布。这篇文章将讨论领英如何规模化利用技术，帮助更多工程师提升机器学习的效率。近日，领英中国机器学习研发经理李子在IEEE数据挖掘国际会议（ICD

人工智能和机器学习仍然是全球持续增长的领域之一，近年来涌现出越来越多本科生或者非人工智能专业出身的工程师，他们努力学习和使用技术来改进产品，几乎每天都有新的机器学习技术和框架发布。这篇文章将讨论领英如何规模化利用技术，帮助更多工程师提升机器学习的效率。近日，领英中国机器学习研发经理李子在IEEE数据挖掘国际会议(ICD

编者按：随着大健康的发展，医疗行业在GDP的比重大幅提高。然而， 人工智能 如何为医疗行业的发展进行技术支持？Jeff Dean讲述了 机器学习 在医疗领域的应用，机器学习可以有效地发掘剩余的医疗资源，也可以很好解决人们的看病需求。究竟这个技术如何应用呢？这篇文章给予

公众号/AI前线作者 | Janet Williams译者 | Sambodhi编辑 | NatalieAI 前线导读： 在过去几十年来，电子计算机已经改变了几乎所有行业的工作。由于机器学习的发展加快了自动化步伐，我们现在就处在一个更大、转变更迅速的开始阶段。那么，在刚刚开始的 2019 年，机器学习将会有什么样的新应

目前 机器学习 在金融上拥有各种应用场景，全球顶级公司也在这方面投入了大量人力物力，但是机器学习是万能的吗？它有哪些缺点？这些缺点对金融应用有什么影响？在此我们从技术和实际方面做一个简单探讨。     一、投资策略的鲁棒性大部分金融研究人员和从业人员都牢记一句话“过去不代表未来”（当然，

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