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更多的机器学习平台
像TensorFlow，H2O，人工智能-one和Torch这样的平台已经在如何在不同场景中部署机器学习功能方面发挥重要作用。在即将到来的这一年中，我们可以期待更强大的机器学习平台 - 具有***的分析，分类和预测功能。这些平台的容量与其他API一起使用，大数据也将继续改进。机器学习的不断发展为计算机和移动设备提供了更快“学习”和更好地“解释/分析”数据的机会。
彻底改变人类与技术互动的方式
他们目前可能只出现在少数几个地方- 但'无收银员亚马逊Go'商店正在彻底改变购物的概念。事实上，到2021年，仅在美国就有2000多家“亚马逊Go”商店。我们与智能事物（特别是）和技术打交道，互动，生活的方式（总的来说）正在被人工智能＆机器学习革命所塑造。
无论是企业还是社会或智能家居 - 深度学习都将扰乱我们的生活，确保***提升效率。通过人工智能，科幻电影和我们的想象力似乎已经成为可能。这里的关键是该技术对不同类型用例的适应性。机器学习正在解决问题并提供价值 - 而这正是它越来越受欢迎的原因。
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NLP变得更加微妙
作为人工智能的子领域，自然语言处理（NLP）的重要性在过去几年中显着增加。自然语言生成主要用于将数据转换为文本，是许多深度学习系统的关键特征 - 并且用于编写详细的市场摘要或报告 - NLP非常方便。自然语言处理的准确度也不断提高，并且自动化系统能够以无缝方式传达思想。 Cambridge Semantics和Attivio是一些着名的提供NLP服务的公司。
NLP模块通常需要分析三个方面：语法，语义和上下文。随着机器学习领域的更多进展和新的应用领域被挖掘出来，人工智能***（而不是技术通才）的需求将继续增长。有一些***地带 - 比如大规模失业的前景和可能会进行***性监视 - 但可以肯定地说，2019年将成为机器学习的重要一年。 AI-as-a-Service的时代已经到了！
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TU506-FBP
07KR51 24VDC
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AC800F控制器主单元 型号
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