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关于强化学习的三件事

您如何教机器学习新技巧？从数学框架，游戏和人为试验与错误交互中收集的这些技术可以帮助指导您的AI模型训练，强化学习是常用的机器学习方法之一。它基本上遵循试错法在训练任何模型时做出决策，什么是强化学习、常用强化学习技巧、强化学习的实际应用。
2020-10-26
开发会话式AI系统时要考虑的关键指标

到2025年，全球对话式AI领域有望从2020年的48亿美元增长到139亿美元。有人可以说COVID-19在其背后起着促进作用，随着日后准备将冠状病毒危机拖延至一段不确定的时间，人员不足的代理商，食品杂货店和金融组织已开始全力以赴，以整合聊天机器人和对话式AI工具来管理不断增长的电话涌入。
2020-10-26
大数据在社会正义问题中的影响是巨大而令人担忧的

从处理侵犯隐私到预防抗议的一切可能，言论自由权是大数据管理中的有效考虑，关注民权问题之后，全球抗议活动的态势引发了人们对大数据使用的质疑。我们已经看到大数据用于通过面部识别和其他分析工具来预测和识别抗议者和抗议者，但是大数据也有助于发现虚假新闻，在倡导和抗议的世界中，在未经用户同意的情况下收集和使用如此多的数据的含义尤其令人发指。在这里，我们将探讨这些含义以及它们对现代世界的意义。
2020-10-26
加速分析和机器学习的安全数据供应

您如何安全地缩短实现价值的时间？压力不断增加-不断增长的数据科学功能和受业务压力驱动的饥饿的分析团队需要快速访问越来越多的数据集，它是数据作为资产和负债的双重地位的稳定平衡，安全地向用户提供保留分析实用程序的受保护数据。
2020-10-23
为机器配备对世界实体及其关系的了解是AI的长期目标

专业人员面对的将油田集成到后台的挑战时，数据准确性和测量有效性的重要性，能源行业正面临的挑战，其始于3月初的快速供应增长，而Covid-19大流行几乎在一夜之间破坏了能源需求，加剧了这一挑战。石油，天然气和能源公司对波动性的管理很熟悉，历史性下跌是原油进入负值交易的时候，标志着一个新时代。
2020-10-23
数据准确性和测量有效性是石油和天然气未来的关键

专业人员面对的将油田集成到后台的挑战时，数据准确性和测量有效性的重要性，能源行业正面临的挑战，其始于3月初的快速供应增长，而Covid-19大流行几乎在一夜之间破坏了能源需求，加剧了这一挑战。石油，天然气和能源公司对波动性的管理很熟悉，历史性下跌是原油进入负值交易的时候，标志着一个新时代。
2020-10-23

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