所有文章 > 正文

人工智能之机器学习报告简介

作者: 学术头条

时间: 2020-05-25 15:29

THU AI TR系列报告以AMiner科技情报大数据挖掘服务平台为基础,聘请领域内专业学者为顾问,采用人工智能自动生成技术,以严谨,严肃,负责的态度,为您提供深刻的科技洞察报告。本报告对机器学习发展历程、代表性专业技术、学者概况、发展趋势及应用现状等内容进行深入的梳理和概括。

报告-rsbCPUS031.png

主要内容

机器学习报告的主要内容包括:概述篇、技术篇、深度学习篇、论文解读篇、人才篇、应用篇、趋势篇、开放资源篇等。

报告亮点:

ml-mOotKxgdtc.png

代表性技术

机器学习是人工智能的一个重要领域,其关键技术受到越来越多的关注,技术篇内容梳理了机器学习领域的众多关键技术及其进展,整理了专家的观点意见。

脉络-gDWLwovyvN.png

深度学习发展脉络

深度学习是近10年机器学习领域发展最快的一个分支,最近30年来取得快速发展,深度学习篇内容总结了深度学习的4条主要脉络,介绍了深度学习的代表性技术以及近期的重大进展。

人才分析-IACmYSQlnR.png

人才分析

可视化展示人才分布,构建学者画像,助力理清现有人才情况,辅助拟定未来发展及人才引进方向。

应用-EgDVfmiwmQ.png

应用现状

随着机器学习能力的增强和技术的发展,其应用前景也十分广泛,应用篇介绍了机器学习在金融、自动驾驶、健康与医药、零售业、制造业等领域应用。

趋势-W8uDIK10vC.png

趋势分析

AMiner领域技术分析系统可以基于超过2亿篇论文的数据进行深入挖掘,对技术趋势、国际趋势、机构趋势及学者趋势等方面进行分析。

资源-fI78DDTbl6.png

开放资源

资源篇中搜集整理了机器学习领域的若干开放资源,助力读者朋友更好地学习和了解机器学习。

《人工智能之机器学习》报告获取还请扫码

纸质版-9FOo4WsdGo.png

纸质版

电子版-okrKu5dWNA.png

电子版

相关阅读:

THU AI TR:人工智能之机器学习

THU AI TR:人工智能之学术搜索

[关于转载]:本文为“AMiner”官网文章。转载本文请联系原作者获取授权,转载仅限全文转载并保留文章标题及内容,不得删改、添加内容绕开原创保护,且文章开头必须注明:转自“AMiner”官网。谢谢您的合作。

下载报告
推荐阅读 更多