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仕事に同行することから出勤やフィットネスの管理まで、AI はますます多くのことを処理します。

過去2年間、人工知能によって人事部門が消滅するという議論をよく耳にしてきました。しかし、実際には誰も...

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TinyML を理解する: エッジでの超低消費電力機械学習

導入最も普及している IoT デバイスは小型で、電力が限られている傾向があります。これらは、組み込み...

第1回世界情報会議は6月29日〜30日に天津で開催される。

【51CTO北京ニュース】2017年6月6日、北京で第1回世界インテリジェンス大会の記者会見が開催...

ゲームにおけるディープラーニングと AI

[[190049]]この記事は、4月27日にBig Data Talk WeChatコミュニティで...

AIの安全性問題への対応: NIST人工知能リスク管理フレームワーク

他の情報技術と同様に、人工知能もさまざまなセキュリティ問題や、プライバシー、差別、不公平などの新たな...

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機械学習の錬金術の理論的根拠はどれほど強固なのでしょうか?

機械学習の分野は近年急速に発展しています。しかし、機械学習理論に対する理解は依然として非常に限られて...

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TensorFlow が機械学習開発に使用できるのはなぜですか?

機械学習は複雑な分野ですが、データの取得、モデルのトレーニング、予測の提供、将来の結果の改善のプロセ...

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データ構造とアルゴリズム: 単調に増加する数値

[[439817]]単調に増加する数字LeetCode の問題へのリンク: https://leet...