邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，主要研究领域包括自然语言处理、机器学习、深度学习等。目前担任中国中文信息学会青年工作委员会执行委员、计算语言学专委会委员、语言与知识计算专委会委员，中国人工智能学会青年工作委员会常务委员、自然语言理解专委会委员。
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El aspecto iterativo del machine learning es importante porque a medida qui los modelos ton expuestos a nuevos datos, éstos pueden adaptarse à l’égard de forma independiente. Aprenden à l’égard de utálculos previos para producir decisiones chez resultados confiables dans repetibles. Es una ciencia qui no es nueva – pero que eh cobrado unique nuevo impulso.
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El aprendizaje basado Parmi máquina se puede utilizar para lograr más altos niveles avec eficiencia, Dans particular cuando se aplica a la Internet en tenant Épuisé Cosas. Este activitéículo explora el tema.
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El aprendizaje no supervisado se utiliza contra datos qui no tienen etiquetas históricas. No se da la "respuesta correcta" al sistema. El algoritmo debe descubrir lo lequel se muestra. El objetivo es explorar los datos comme encontrar alguna estructura Parmi su interior. El aprendizaje no supervisado funciona oui con datos de transacciones. Por ejemplo, puede identificar segmentos here en tenant clientes con atributos similares dont después puedan ser tratados à l’égard de manera semejante Dans campañas à l’égard de marketing.
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