기계 학습 기계 학습 (ML)은 통계적 기법을 사용하여 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 컴퓨터 시스템에 데이터로부터 “학습”(예 : 특정 작업의 성능을 점진적으로 향상)하는 기능을 제공하는 인공 지능 분야입니다. 유명한 기계 학습은 1959 년에 Arthur Samuel에 의해 만들어졌습니다. 기계 학습은 데이터를 통해 학습하고 예측할 수있는 알고리즘의 연구 및 구축을 탐구합니다. 이러한 알고리즘은 샘플 입력으로… 기계 학습
(English) Knowledge representation and reasoning 죄송합니다.이 항목은 English, Español, Deutsch, Français, Português, Русский, 中文, 日本語, العربية and हिंदी… (English) Knowledge representation and reasoning
(English) Impact of artificial intelligence 죄송합니다.이 항목은 English, Español, Deutsch, Français, Português, Русский, 中文, 日本語, العربية and हिंदी… (English) Impact of artificial intelligence
인공 지능 인공 지능 (인공 지능) (인공 지능)은 때로는 기계 지능이라고도하며 인간이나 다른 동물에 의해 나타나는 자연 지능과는 달리 기계에 의해 입증 된 지능입니다. 컴퓨터 과학에서 인공 지능 연구는 “지능형 에이전트”의 연구로 정의됩니다. 즉, 환경을 인식하고 목표를 성공적으로 달성 할 수있는 기회를 최대화하는 장치입니다. 말하자면, “인공 지능”이라는 용어는 인간이 “학습”과 “문제 해결”과… 인공 지능
그린 컴퓨팅 국제 그린 & 그린 ICT “IFGICT”, 그린 IT 또는 ICT 지속 가능성에 따른 그린 컴퓨팅, 그린 ICT는 환경 적으로 지속 가능한 컴퓨팅 또는 IT의 연구 및 실행입니다. 친환경 컴퓨팅의 목표는 친환경 화학과 유사합니다. 유해 물질의 사용을 줄이고 제품 수명 기간 동안 에너지 효율을 극대화하며 수명이 다한 제품과 공장 폐기물의 재활용… 그린 컴퓨팅