机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。

人工智能的基本理念是学习的方方面面以及智能的其它所有特征都可以精确描述，从而使得能够通过机器仿真。

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第一次神经网络兴起后，强化学习被认为是一大类机器学习算法，用于学习数据的多级表达或抽象。

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机器学习是一个算法范畴，它将来自统计学、计算机科学和许多其他学科的想法融合在一起，设计算法来（）。

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人工智能技术涉及多个领域，包括（）、计算机、软件算法、机器学习等，是一门综合性的学科。

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（）并行数据处理系统适用于需要多次操作特定数据集的场景，非常适合于机器学习中迭代算法的执行。

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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（）

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机器学习的学习方式是通过获得经验或历史数据不断改进提高做某项任务的表现。

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通过收购，苹果已经在语音识别、自然语言处理、图像识别、人脸识别、（）、机器学习、暗数据转化等人工智能方向，都有了布局。

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芝麻信用人工智能机器学习平台，能够通过数据分析、处理、挖掘，进行（），相比传统风控更为高效地进行经济违约概率的预判。

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