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2017年机器学习五大应用分析
2022-02-05 00:03
本文摘要:多年来机器学习算法仍然在悄悄服务于大众,为移动应用于和搜索引擎获取了很大的动力。但是最近它沦为一个更为普遍流传的术语,完全所有最近的技术发展都牵涉到机器学习的某些方面。 数据和计算能力的明显提升使得这一指数级的进展沦为有可能。机器学习的复杂性以及应用于的明显快速增长确认了2017年的技术应用于。它们的影响各不相同应用于否能为整个社会带给价值和利益,以及否有解决问题现实世界问题的潜力。下面就回来小编一起想到2017年机器学习的五大应用于。

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多年来机器学习算法仍然在悄悄服务于大众,为移动应用于和搜索引擎获取了很大的动力。但是最近它沦为一个更为普遍流传的术语,完全所有最近的技术发展都牵涉到机器学习的某些方面。

数据和计算能力的明显提升使得这一指数级的进展沦为有可能。机器学习的复杂性以及应用于的明显快速增长确认了2017年的技术应用于。它们的影响各不相同应用于否能为整个社会带给价值和利益,以及否有解决问题现实世界问题的潜力。下面就回来小编一起想到2017年机器学习的五大应用于。

一、金融行业机器学习金融行业在消费者服务过程中仍然都在用于机器学习,如信用审查和欺诈调查等。但是近来,随着计算能力和开源工具的普及,金融行业机器学习的用于范围更加甚广,还包括贷款审核、风险评估、资产管理等。最近,一个叫作情感分析的用于案例牵涉到到社交媒体和新闻趋势对商品价格的影响。

机器学习被用来重现人类对对冲基金交易决策的对此。来自OpenCog基金会的BenGoertzel博士回应,目前人工智能所缺乏的是“理解能量”,将生理和生化过程统合到一个互相联系的联合体中,从而产生了人类智慧。该基金会在将这一概念带入人工智能领域作出了相当大贡献。

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对冲基金的交易几乎独立国家于人际对话,并用于概率逻辑来分析和理解每日市场数据、新闻和社交媒体,作出预测并要求最佳行动方案。该应用于一定会减少市场价值,同时转变经济的交易方式。

它将诸如趋势新闻等市面影响因素划入考虑到范畴,从而构建人类无法构建的预测。


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