简介：摘要：多任务学习是机器学习领域中的一部分，相对于传统的单任务学习，有其独特的优势和应用场景。在现实很多的问题中，往往需要考虑不同方面带来的影响。单一的考虑一两个任务太过于局限，并且相关任务之间的共性有助于特定任务的学习过程。而多任务学习恰恰能够通过不同任务之间的联系，找到数据的共性和特性，更好地提升分类器的性能。多任务学习方法主要分为两类：共享相同的参数和共享隐藏的数据特征。目前来说，多任务学习广泛应用在多个领域，比如医疗建模，图像分类，自然语言处理和人工智能等。

简介：摘要：大数据技术是继物联网、云计算、移动云计算之后又一项重大的技术变革，大数据技术的使用已经对各行各业都产生了巨大的影响。大数据技术近年来发展迅速，受到了全球各行各业的高度关注。大数据技术有着广泛的应用空间，随着计算机和网络技术的发展各行各业动辄达到数百TB甚至数PB规模的数据被生产出来。如此大规模的数据量已经超出了一般计算机的处理能力，在如此大的数据集中往往含有许多在小数据集中不能被发现的知识和价值。因此大数据智能化的分析挖掘技术可以为很多企业带来商业价值。

简介：摘要：人脸识别技术作为当今社会的研究热点技术，使得各种各样的人脸识别系统应运而生。人脸识别系统中能集合图像采集、图像预处理和人脸检测等多种系统部分为一体，提取出人脸特征最重要的部分，从而判断人脸的属性，识别人的身份。下面将对人脸识别系统的设计与实现进行详细的讨论和分析。

简介：摘要：强化学习的模型是受到人类学习过程的启发而提出的,但事实上,人类却不需要如此规模庞大的数据交互来学习新任务。在雅达利游戏中,人类玩家只需要数次交互就能获取任务经验,在任务中表现良好,这主要得益于人类可以重用之前学习到的知识,将学习过的知识迁移到新的学习任务中,可以极大地提升学习效率。

简介：摘要：计算机视觉技术的主要内容是使用视觉图像传感器或者计算机来模拟实现人眼视觉的基本功能，即通过这种技术可以实现对外在世界实际场景的感知、采集、处理以及解释理解功能。此类技术的研究初衷是采集、感知相关环境的图像，定位、辨识具体目标，确认相关目标的排列分布组合、结构特点和相关目标间的关系，从而能够对外在世界里的实际场景和目标做出有意义的识别和判断。

简介：摘要：现在我们的生活中，许多事物的发展都与大数据分析息息相关。2020年经济发展中的各项数据为2021年经济发展指明了方向，也为在前一年经济发展中容易触发的经济发展问题提供了更加稳妥的发展途径。在2020年各行各业发展的巨大变化的大数据分析中，许多在2021年从事创新创业工作的人选择了更加稳妥和抗击风险性强的创业领域。从以上例子中我们可以看出，大数据时代下，每一个数据分析成果都是决定我们生活和未来发展的风向标，而在大数据分析过程中人工智能技术的发展又需要依托于数据分析支撑，大数据分析已经成为新一代科学技术发展产物不断优化所必须掌握的一项分析方法。