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怎么理解机器学习和深度学习(三)—— 进一步深入深度学习

深度学习已成为人工智能的同义词,尤其是自2012年谷歌通过神经网络识别猫的技术突破后。它不仅拓展了人工智能的实用性,还催生了新的思维方式。深度学习的核心是神经网络,通过数据学习规则,大幅超越了传统机器学习,特别是在非结构化数据的处理上。随着硬件和数据集进步,深度学习的应用我们生活中的潜力无限。

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美国式反垄断,以民主之名

美国司法部联合多州对苹果公司提起反垄断诉讼,指控其非法垄断智能手机市场,导致其市值大幅下跌。诉讼指控包括限制创新和竞争;此举引发关于垄断定义及其影响的更广泛讨论。同时,历史案例显示,美国反垄断法不仅关注市场独占,还注重市场竞争公平和消费者利益,即使是通过提高或降低价格来实现市场控制的企业行为都可能受到制裁。

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老骨头,新花样

在一个假想的世界中,所有日常设备都是基于订阅制度提供的。这种商业模式虽在出版领域早有应用,但在硬件设备上尝试仍然较新。惠普近期宣布提供打印机订阅服务,其中包含每两年更新一次打印机的选项,虽然对中国用户可能缺乏吸引力,但这标志着硬件订阅商业模式向前迈出的一步。

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怎么理解机器学习和深度学习(二)— 走近机器学习

在这篇文章中,我们继续深入探索机器学习的奥秘。从阿瑟·萨缪尔的跳棋学习实验,到IBM的“深蓝”战胜国际象棋冠军,我们见证了机器学习如何超越创造者的能力。我们将知道机器如何通过数据学习,进行预测和分类,以及实现的过程。当机器的学习能力不断增强,未来又将为我们带来哪些新的可能性和挑战呢?让我们一起来探索吧。

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