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關(guān)注
任務(wù)
數(shù)學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一個無解的計算機問題 當(dāng)Facebook或Google識別出一張你的照片，并建議你給自己貼上標(biāo)簽時，它就是在使用機器學(xué)習(xí)。當(dāng)自動駕駛汽車在繁忙的十字路口行駛時，這就是機器學(xué)習(xí)。神經(jīng)科學(xué)家用機器學(xué)習(xí)“讀”某人的想法。機器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是基于數(shù)學(xué)。因此，數(shù)學(xué)家可以從理論上研究和理解它。他們可以寫出關(guān)于機器學(xué)習(xí)是如何工作的絕對證據(jù)，并在每一種情況下都加以應(yīng)用。 在這種情況下，一些數(shù)學(xué)家設(shè)計了一個機器學(xué)習(xí)問題，稱為“估計最大值”或“EMX”。 要理解EMX是如何工作的，想象一下：你希望在網(wǎng)站上投放廣告，并最大限度地讓這些廣告有更大目標(biāo)觀眾數(shù)量。你有向體育迷、愛貓者、汽車迷和運動愛好者等宣傳的廣告，但你不知道誰會訪問這個網(wǎng)站。你如何選擇一組廣告，最大限度地增加你的目標(biāo)觀眾數(shù)量？EMX必須找出答案。 然后研究人員問了一個問題：EMX什么時候能解決一個問題？ |
