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強化學習在現實世界中的應用

如果您是公司的決策者，我希望這篇文章足以說服您重新思考您的業務，看看是否可以使用強化學習

隨着人類的命運處於平衡狀態，即使是小風險也需要採取嚴肅的行動

以營銷為例。今天的營銷人員正在努力向客戶傳遞相關信息。雖然人類無法單獨大規模地與大量客戶進行通信，但機器可以。不確定在實踐中看起來像什麼？在本文中，我將解釋機器學習在營銷中的五個關鍵用途。

與其他領域相比，機器學習/人工智能現在似乎有更高頻率的超級有趣的發展。

文本預處理是一個被嚴重忽視的話題。本文將介紹文本預處理的真正含義，文本預處理的不同方法，以及估計可能需要多少預處理的方法。

我們將快速介紹NLP中的3種主要技術方法，以及我們如何使用它們來構建出色的機器！

關於機械人會如何改變我們的生活耳朵一直都在科幻小說中的主食了幾十年。在20世紀40年代，人類和人工智能之間的廣泛互動似乎仍然遙遙無期，艾薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov）提出了他着名的「機械人三法則」（Three Laws of Robotics），旨在防止機械人傷害我們。

浙大、悉尼大學等高校研究員提出MirrorGAN，作為全局-局部注意和語義保持的文本-圖像-文本框架，解決文本描述和視覺內容之間的語義一致性問題，並在COCO數據集上刷新了記錄。

15年時Google曾經推出了支持82種語言的手寫輸入，並在去年升級為100種語言。但隨着機器學習的迅速發展，研究人員也在不斷重構着以往的方法為用戶帶來更快更準的體驗。

初學者該用什麼樣的 DL 架構？當然是越簡單越好、訓練速度越快越好、測試準確率越高越好！那麼我們到底該選擇 PyTorch 還是 Keras 呢？