1樓：知識之窗
改革開放以後，我國經濟快速發展，接著改革開放的東風，網際網絡也高速發展，需要處理和分析的資料**增長，僅僅依靠人工處理資料效率過於低下，此時需要可以高速、有效的工具來處理資訊，在這樣的環境下，機器學習應用而生。機器學習是一門交叉學科，涉及到諸多領域，如概率學、統計學、演算法複雜論等學科。機器學習側重於計算機如何模擬或實現人類的學習行為，從而獲得新的知識或技能，重組現有的知識結構，不斷提高自身的效能。
在機器學習的幫助下，我們可以快速處理資料，解決現實生活中複雜冗餘的工作難題。
接下來，我們研究分析一下將機器學習與社會科學研究相結合，可以帶來哪些機遇和挑戰。
第一，通過機器學習和社會科學研究相結合，或許在不久的未來，我們可以****、火災、海嘯等威脅人類生命、財產安全的自然災害，在自然災害來臨之前進行有效的**並預警，降低這些自然災害對人類生命、財產安全的威脅，促進人類更好、更快的進步。
第二，通過機器學習我們可以合理的分析消費者的消費需求。在一些購物**、網頁中，可以根據消費者的消費習慣、消費需求進行合理的研究判斷，從而推出最適合消費者的產品和廣告，定製個性化的廣告，減少消費者搜尋自己需要的物品時所浪費的時間和精力。
第三，通過消費學習，商家還可以通過**消費者的消費需求，合理的安排和組織生產，避免不必要的資源浪費，更好的迎合消費者的需求。
總之，通過機器學習和社會科學研究相結合，可以帶來我們經濟的更大進步，推進企業合理化的進行生產，消費者也更容易找到適合自己的商品和服務。
2樓：流螢人生
我認為機器學習的未來依然是光明的，創業的機會還是存在的，資本也更加理性，「真材實料」是能獲得成功的基礎。麥肯錫最新報告中對於機器學習的業務構想提出了120種可能，未來創業的機會可能就在其中。
3樓：糖醋醬吖
通過機器學習和社會科學研究相結合，或許在不久的未來，我們可以****、火災、海嘯等威脅人類生命、財產安全的自然災害，在自然災害來臨之前進行有效的**並預警，降低這些自然災害對人類生命、財產安全的威脅，促進人類更好、更快的進步。
4樓：如崖
通過機器學習和社會科學研究相結合，可以帶來我們經濟的更大進步，推進企業合理化的進行生產，消費者也更容易找到適合自己的商品和服務。相比深層的神經網路，傳統的機器學習模式正在為大多數人工智慧應用提供動力。
機器學習的研究內容有哪些
5樓：網友
機器學習(machine learning, ml)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。
它是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
將機器學習與社會科學研究相結合，你覺得有哪些可能的機遇與挑戰？
6樓：你不曾知道的故事
科技也在不斷地進步，如果有一天我們能夠把機器學習和社會科學研究相結合，那麼我們的生活可能也會產生翻天覆地的變化，而且科學研究也能夠得到進一步的發展。但是這也會面臨著一定的機遇和挑戰，所以大家也一定要有正確的觀念，並且我們也一定要辯證的看待這個問題。
你孝陵猛覺得會有哪些可能的機遇和挑戰呢？
我們的選擇也是不一樣的，但是平時在生活中我們也一定要了解這方面的資訊，這樣的話你可能也會變得稍微輕鬆一些，所以這些問題也都有必要引起我們的重視，但是我們也沒有必要感覺太過焦慮了。科技一直都在不停的發展，而且也一汪譽直都在不斷地進步，因為科技也能夠改變我們的生活，並且能夠讓我們的生活變得越來越好。如果機器學習能夠跟社會科學在一起進行結合，那麼社會科學的研究也能夠變得非常得好，並且前途也是比較光明的。
但是也會面臨著一定的挑戰，因為在這個過程之中，可能也會出現一些問題。
網友怎麼看待呢？
在網路上也檢視了一些網友的評論巧橋，發現我們的想法也是不一樣的，所以平時在生活中大家也一定要注意這方面的問題，因為我們每個人的看法可能也是不一樣的，所以大家也應該會有自己的想法和判斷，但是我們也必須要堅持下去。這樣才能夠更好地解決相關的問題，所以我們也可以進行結合，我們也能夠變得稍微輕鬆一些。
總結。科技也在不斷地發展，所以我們也應該支援科技的發展。而且未來我們的生活也能夠發生很大的變化，並且這樣的變化肯定也是非常有好處的，所以大家也要堅持。
7樓：不爽的爽朗菌
我友腔覺得可以做一些ai方面的機遇和挑戰，也可氏御以做一些科研方面的研究，同時也可以去研究一些天文方面的領域。也可以把機器運用在生活中。也可以加殲告巖入一些高科技的裝置進行研究，這些都是可能的機遇和挑戰。
8樓：天德永相承
推動經濟的發展，**自然災害的發生，更加精準的定位消費者的消費水平與消費習慣，不需粗前基要更多的人力，創造出更多對社會有用的東西，模型的建造會很困難，不知道選什麼材料，且製作週期很長悔兄和花費很大巖謹。
9樓：結婚發的
可以將一些科學知識融入到日常生活當中，有助掘凳於科學的結果，有助於社會的進步，讓人們更加的優秀。在融入判旦旅的過程中可能會遲蔽出現一些問題，可能會出現二者不相融合的情況。
10樓：雙子小黑嘿
可能會將相關的科學內容運用到日模銷常生活當中，可能旦滾遊會改變我們的生活方式，可能會推動社會的發展，在結合的過程中可能會出現一些漏洞，可能會出備滑現一些系統不相匹配的情況。
機器學習的研究內容有哪些
11樓：
摘要。機器學習是人工智慧中乙個重要的研究領域，一直受到人工智慧及認知心理學家們的普遍關注。乙個機器學習系統一般應該有環境、學習、知識庫、執行與評價四個基本部分組成。
關於機器學習的研究，可以追溯到20世紀50年代中期。當時人們從仿生學的角度開展了研究，希望搞清楚人類大腦及神經系統的學習機理。但由於受到客觀條件的限制，未能如願。
之後幾經波折，直到20世紀80年代才獲得了蓬勃發展。
不好意思，麻煩再講詳細些呢？
機器學習是人工智慧中乙個重要的研究領域，一直受到人工智慧及認知心理學家們的普遍關注。乙個機器學習系統一般應該有環境、學習、知識庫、執行與評價塌哪四個基本部分組成。關於機器學習的研究，可以追溯到20世紀50年代中期。
當時人們從仿生學旦衫隱的角度開展了研究，希望搞清楚人類大腦及神經系統的學習機理。但由於受到客觀條件的限制模廳，未能如願。之後幾經波折，直到20世紀80年代才獲得了蓬勃發展。
機器學習目前最熱點的研究方向是什麼?
12樓：枕流玩遊戲
方向如下：推薦神經網路和深度學習。
神經網路是一門重要的機器學習。
技術。它是目前最為火熱的研究方向——深度學習的基礎。學習神經網路不僅可以讓你掌握一門強大的機器學習方法，同時也可以更好地幫助你理解深度學習技術。
簡介：
人工神經網路。
artificial neural networks，簡寫為anns）也簡稱為神經網路（nns）或稱作連線模型（connection model）模鏈，它是一種模仿動物神經網路行為特徵，旦知孫進行分散式並行資訊處理猛大的演算法數學模型。
這種網路依靠系統的複雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連線的關係，從而達到處理資訊的目的。
機器學習的研究內容有哪些
13樓：徐天來
機械人學【robotics】與機械人設計、製造和應用相關的科學。機械人學又稱為機械人技術或機械人工程學，主要研究機械人的控制與被處理物體之間的相互關係。機械人學涉及的科目很多，主要內容有運動學和動力學、系統結構、感測技術、控制技術、行動規劃和應用工程等。
隨著工業自動化和計算機技術的發展，到六十年代機械人開始進入大量生產和實際應用階段。爾後由於自動裝備海洋開發空間探索等實際問題的需要，對機械人的智慧型水平提出了更高的要求。特別是危險環境，人們難以勝任的場合更迫切需要機械人，從而推動了智慧機器人的研究。
機械人學的研究推動了許多人工智慧思想的發展，有一些技術可在人工智慧研究中用來建立世界狀態的模型和描述世界狀態變化的過程。關於機械人動作規劃生成和規劃監督執行等問題的研究，推動了規劃方法的發展。此外由於機械人是乙個綜合性的課題，除機械手和步行機構外，還要研究機器視覺觸覺聽覺等信感技術，以及機械人語言和智慧型控制軟體等。
可以看出這是乙個設計精密機械資訊感測技術人工智慧方法智慧型控制以及生物工程等學科的綜合技術。這一課題研究有利於促進各學科的相互結合，並大大推動人工智慧技術的發展。
人工智慧是機器學習發展進化的必然結果嗎
14樓：阿拉娜娜
機器學習是人工智慧的乙個分支，是人工智慧發展到一鎮昌定階段的必然產物。
從1956年的美國達特茅斯會議首次提出「人工智慧」這一概念開始，無數科學家開始為這乙個神秘迷人的專案所瘋狂，吸引了大批量的科學家投源薯入到人工智慧的深入研究中，為此，也引申除了人工智慧的分類：「強人工智慧」和「弱人工智慧」兩種情況。
最初提出人工智慧的科學家們認為，他們所期盼、所夢想的未來世界是基於當時剛剛出現不久的計算機進行實現的，通過計算機的複雜邏輯與一套完成的編碼來構造外形金屬化、擁有與人類一樣存在智慧思維、人性、情感，像人類一樣充滿未知與神秘。
但是又能摒棄外界環境影響而對自身產生不利因素，最終造成不利影響的可能，總而言之就是乙個集齊人類美好特性與冷靜的理性思維的智慧型型「人類」，這種被稱之為「強人工智慧」。
而御裂扒當下現實社會中已經實現的被稱為人工智慧的，一般被認為是「弱人工智慧」，甚至是未達到「弱人工智慧」的標準界限，弱人工智慧基本上的定義為：能夠像人一樣，甚至能做到比人更好地執行好特定任務的技術。
但是目前來說，我們仍處於探索階段，目前在市面上基本還沒有能夠達到這些層面的人工智慧。
機器學習的乙個最新研究領域是什麼
15樓：施努卡機器視覺
機器學習領域的研究工作主要圍繞以下三個方面進行：
1）面向任務的研究。
研究和分析改進一組預定任務的執行效能的學習系統。
2）認知模型。
研究人類學習過程並進行計算機模擬。
3）理論分析。
從理論上探索各種可能的學習方法和獨立於應用領域的演算法。
機器學習是繼專家系統之後人工智慧應用的又一重要研究領域，也是人工智慧和神經計算的核心研究課題之一。現有的計算機系統和人工智慧系統沒有什麼學習能力，至多也只有非常有限的學習能力，因而不能滿足科技和生產提出的新要求。對機器學習的討論和機器學習研究的進展，必將促使人工智慧和整個科學技術的進一步發展。
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考中國社會科學院研究生是一種什麼體驗
聽著就一陣羨慕,然後我聽我們的研究生說棒棒噠 考中國社會科學院研究生是一種什麼體驗 自己去考一下就知道了,光聽別人說不是自己的,也沒有用。哈哈 考中國社會科學院研究生是一種什麼體驗 是一種對生命過程的體驗,中國社會科學院研究生相對有點高大上 無論是考上或是沒考上咱去考過 考上了算是人生贏家,考不上是...