AI与机器智能应用指南.rar

2017年，人工智能和机器学习技术风靡全球。微软在牛津的项目，IBM的沃森，谷歌的Deep Mind和百度的超级计算机Minwa展示了这一趋势。2015年，Gartner提出了机器学习（ML）的概念，并预测ML将在2~5年内达到高峰。如今，Facebook、亚马逊等大公司越来越多地利用机器学习，从海量数据中提取宝贵信息。 Sundar Pichai曾说：“机器学习是核心，颠覆我们的思维。” 机器学习和人工智能的商业化成功已经无处不在，从亚马逊的电影推荐到谷歌的自动驾驶车辆识别行人和树木。数据驱动的AI/ML帮助商业领袖做出决策，衡量业务，研究人类行为和进行预测分析。想要涉足这一领域，组织需深思熟虑。随着并行计算成本下降、大数据改进和算法突破，应用型人工智能是当今世界的发展方向。处理海量数据需求和物联网设备增加大大提升了机器学习的重要性。 AI/ML有巨大潜力，对于工程师或数据挖掘、模式识别的爱好者来说，是不错的职业选择。