Каковы некоторые экономически важные приложения машинного обучения?
Вы пытались создать несколько экземпляров с помощью селектора классов CSS? Кроме того, ваши теги span.datepicker, которые должны просто действовать как триггеры, также настроены для выбора селектором класса CSS, поэтому вам нужно изменить это на что-то вроде span.datepicker-trigger.
скрипт
$('.datepicker').each(function(){
$(this).datepicker({ /* add callbacks here */ });
});
$(".datepicker-trigger").on("click", function (e) {
var $datepicker = $(this).closest('.form-group').find('.datepicker');
$datepicker.datepicker("show");
})
3 ответа
Существует тонна полей, которые используют машинное обучение:
- Прогнозирующий ввод текста (Методы опорных векторов)
- Машинное зрение
- Игра A.I.
- Автоматизированное восприятие (классификация и обнаружение)
- Геномика
- Распознавание рукописного текста (американская Почтовая служба использует нейронные сети для почтовой сортировки, например),
- Обнаружение мошенничества с кредитной картой
- Локализация (фильтры Калмана, фильтры частицы)
- Предпочтительный прогноз (Netflix, Amazon)
Править:
Если Вы обращаетесь к подробному перечню все приложения машинного обучения, я думаю, что Вы найдете, что проблема тяжела. Машинное обучение как поле в основном фокусируется на задаче использования данных для создания модели, которая может отобразить исходные данные на желаемый набор выводов. Поля, которые используют его, постоянно растут, поскольку люди воображают новые приложения для машинного обучения. Если это помогает, обычно машинное обучение является самым мощным, когда отображение между вводами и выводами не может быть хорошо описано, отображающееся пространство слишком очень размерное для обработки разумным способом и/или должно быть адаптивным со временем.
При простом поиске мест для чтения на приложениях машинного обучения, можно смотреть на следующее:
- Russel и Искусственный интеллект Norvig: современный Подход, стандартный учебник для всех вещей A.I.
- Журнал исследования машинного обучения
- Международная конференция по вопросам машинного обучения и приложений
Другая хорошая ставка должна была бы подбросить ударом университетские веб-сайты, которые имеют сильный A.I., CS, Математика или программы Робототехники и видят, есть ли у них материалы курса интереса. Я знаю, например, что CMU, MIT и Стэнфорд, все обычно имеют партии, конечно, отмечают онлайн, который будет часто упоминать приложения для различных методов.
Некоторые другие:
- Медицинский диагноз
- Визуализация данных
- Адаптивное программное обеспечение
- Видео/Аудио Снятие отпечатков пальцев
- Военная разведка
- Сжатие
- Управление
- Дизайн
- Оптимизация
Последние два могут подпасть под "Исследование операций".
Некоторые хедж-фонды (как Renaissance Technologies) используют различные методы машинного обучения для создания черного квадрата торговые алгоритмы. Те, которые делают это хорошо в основном, печатают деньги.
В целом часть более сложного арбитража / технологии управления рисками использует различные степени машинного обучения и тратит довольно мало деньги, пишущий такое программное обеспечение.