摘要: 机器学习是利用计算机算法和统计模型是计算机系统使用，逐步提高完成特定任务的能力。 机器学习建立样本数据的数学模型，称为“ 训练数据 ”，以便在不明确编程以执行任务的情况下进行预测或决策。机器学习算[阅读全文:]
摘要: 自然语言理解（NLU）或自然语言解释（NLI）是的子主题自然语言处理在人工智能与机器涉及阅读理解。自然语言理解被认为是人工智能难题。[阅读全文:]
摘要: 计算机视觉是一个跨学科的科学领域，涉及如何制作计算机以从数字图像或视频中获得高层次的理解。从工程的角度来看，它寻求自动化人类视觉系统可以完成的任务。[阅读全文:]
摘要: 自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。自然语言处理中的挑战通常涉及语音识别，自然[阅读全文:]
摘要: 随机森林或随机决策森林是用于分类，回归和其他任务的集成学习方法，其通过在训练时构建多个决策树并输出作为类的模式（分类）或平均预测（回归）的类来操作。个别树木。随机决策森林纠正决策树过度拟合其训练集的习惯[阅读全文:]
摘要: LVQ可以被理解为人工神经网络的一个特例，更确切地说，它应用了一种赢家通吃的 Hebbian学习方法。它是自组织图（SOM）的前体，与神经气体有关，也与k-最近邻算法（k-NN）有关。LVQ由Teuvo[阅读全文:]
摘要: 无监督预训练是用来训练的数据不包含输出目标，需要学习算法自动学习到一些有价值的信息。[阅读全文:]