机器学习算法可以按照不同的标准来进行分类。按照训练样本提供的信息以及反馈方式的不同,将机器学习算法分为监督学习、无监督学习和强化学习。
机器学习已经成为了当今的热门话题,但是从机器学习这个概念的诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中,众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。
在Nature Electronics杂志刚刚发表的一篇论文中,研究人员描述了一种新型可拉伸生物相容性材料,它可以喷在手背上,就像防晒喷雾一样。网格中集成了一个微型电子网络,可以感知皮肤的拉伸和弯曲,并且使用人工智能,研究人员可以根据手部动作和手势解释无数的日常任务。研究人员表示,它可能在游戏、体育、远程医疗和机器人技术等广泛领域产生应用和影响。
虽然人工智能 (AI) 模型变得越来越先进,但在传统计算机硬件上训练和运行这些模型非常耗能。因此,世界各地的工程师一直在尝试创建替代的、受大脑启发的硬件,以更好地支持人工智能系统的高计算负载。
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