摘要：
1 软件工程师（设计专业的软件） 2 机器学习工程师（运用人工智能算法到产品软件中） 3 机器学习研究员（负责开发机器学习的前沿技术） 4 应用机器学习科学家（对学术文献或者研究文献，向团队发现新的论文成果、如何利用新的技术） 5 数据分析师（监测数据、分析数据、向团队或者领导展示数据分析得出的见解
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posted @ 2025-11-09 21:13
偷懒的阿贤
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摘要：
一 智能扬声器（智能MP3、音响等） 1 唤起命令 2 语音识别（语音转文字） 3 文字选择命令 4 命令下达并执行
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posted @ 2025-11-09 20:47
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posted @ 2025-11-09 17:59
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摘要：
1 收集数据（将为了解决目标问题的过程中，提取有关于对解决问题有效的数据） 2 分析数据（对收集的分类数据进行组合分析） 3 根据分析提出建设性建议和行动（根据分析结果，调整相关数据行为，开展相关有效的新行为，再次迭代开始任务）
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posted @ 2025-11-07 21:08
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摘要：
1 收集数据（反复的把新得到的数据迭代到旧的数据中，形成新的数据） 2 训练模型（迭代将数据输入到模型中进行训练） 3 派发模型（将训练好的模型集成到目标软件中）
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posted @ 2025-11-07 20:02
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摘要：
1.神经网络中，多个参数输入，与很多神经元进行组合，产生的结果根据权重等最终影响生成一个期望结果的事件。 2.我们只需要分清，输入A有什么，需要的输出B是什么，并不需要知道神经元中具体的处理方法。
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posted @ 2025-11-05 21:55
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摘要：
1.可以使用人工智能完成的项目，并且具有很大的业务价值。 2.调研考察人工智能方面的可行性，业务价值方面的代价。
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posted @ 2025-11-05 18:30
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摘要：
在公司业务层面，使用人工智能手段并达到了比较优秀的程度，带来了显著价值。
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posted @ 2025-11-05 18:21
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摘要：
机器学习：往往伴随着一个软件出现，这个软件由一个优化算法为抽象输入，可以做到一个预期的输出事件。 数据科学：形成一件事情的结论，类似于用来汇结结果的东西。 深度学习（神经网络）：由很多神经单元，组成的庞大的算法，来将抽象输入经过运算过程得到输出事件。
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posted @ 2025-11-05 15:16
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摘要：
监督学习（Supervised Learning）是机器学习的一类范式，使用带有标签的训练数据来学习从特征 X到标签 y的映射，目标是在未知数据上做出准确的预测或分类。训练数据由若干样本组成，每个样本包含一个输入对象（通常为特征向量）和一个期望的输出（监督信号/标签）。算法通过学习得到一个推断函数
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posted @ 2025-11-04 21:56
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