蓋世汽車(chē)訊 近十年來(lái)，人工智能（AI）的快速發(fā)展極大地提高了可穿戴設(shè)備處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力。在這背后，機(jī)器學(xué)習(xí)（AI算法的一個(gè)主要類(lèi)別）及其重要分支——深度學(xué)習(xí)是這一波AI浪潮的主要推動(dòng)力。機(jī)器學(xué)習(xí)省去了人工提取數(shù)據(jù)特征的人力成本，其深度學(xué)習(xí)分支對(duì)隱藏特征具有強(qiáng)大的洞察力。它們對(duì)數(shù)據(jù)的巨大需求與這個(gè)信息爆炸時(shí)代帶來(lái)的海量信息相契合。
來(lái)源：第一電動(dòng)網(wǎng)
作者：蓋世汽車(chē)
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