機器學習：如何從理論走向現實

我們充斥着越來越複雜的機器學習技術。 太糟糕了，很少有人知道如何使用它們。 正如最近451 Research的調查數據所表明的那樣 ，缺乏技術人才繼續阻礙着AI革命。 確實，人們（而不是技術）已成爲每次技術革命採用速度都比預期慢的原因。 這就是爲什麼明智的公司在文化變革上投資與技術採用一樣多的原因。 [在InfoWorld上深入學習機器學習： 11種必備的機器學習工具 。 • 掌握機器學習的13個

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