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机器学习都能做些什么呢 回归问题通常用来预测一个值，其标签的值是连续的。例如，预测房价、未来的天气等任何连续性的走势、数值。比较常见的回归算法是线性回归（linear regression）算法以及深度学习中的神经网络等。 分类问题是将事物标记一个类别标签，结果为离散值，也就是类别中的一个选项，例如，判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗。分类有二元分类和多元分类，每类的最终正确结果只有一个。分类是机器学习的经典应用领域，很多种机器学习算法都可以用于分类，包括最基础的逻辑回归算法、经典的决策树算法，以及深度学习中的神经网络等。还有从多元分类上衍生出来的多标签分类问题，典型应用如社交网站中上传照片时的自动标注人名功能，以及推荐系统——在网站或者App中为同一个用户推荐多种产品，或把某一种产品推荐给多个用户。
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从ChatGPT看AI未来趋势和挑战 在人工智能领域，ChatGPT 作为一种重要的技术突破，引起了广泛的关注．本文将探讨 ChatGPT 在人 工智能发展中的地位及其对未来 AI 的影响．首先，介绍了 ChatGPT 所展现出的优秀对话生成能力，使其几 乎可以胜任所有自然语言处理任务，并将作为数据生成器、知识挖掘工具、模型调度员、自然交互界面在各 种场景得到应用．接着，分析了其在事实错误、毒害内容生成、安全性、公平性、可解释性、数据隐私等方 面的局限，并讨论了作为辅助人类工具的 ChatGPT 明确能力边界和提高能力范围的重要性．然后，从概念经 典表示对真定义进行了分析，并从概念三指不等价的角度阐释性了 ChatGPT 无法区分真假的原因. 在论述 AI 未来时，从拓展应用、克服局限、探索理论分析了中短期技术趋势，并从感知、认知、情感、行为智能四个 层面的关系讨论了长期发展路径. 最后，探讨了 ChatGPT 作为认知智能的代表，对包括认知成本、教育要求、 图灵测试认识、学术界的机遇与挑战、信息茧房、能源环境问题和生产力提升等方面可能产生的影响.
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使用人工智能改变校园网络质量 校园旧网络基础设施过时，给学生、教职员工和访客带来了糟糕的体验，管理团队不得不手动梳理计算机生成的日志，费时费力地确定问题的根源。为解决这些问题，他们采购了一种基于人工智能和云计算的新一代网络系统，并将其实施到全校范围内。该系统可实时收集关于所有Wi-Fi和有线用户的信息，并分析数据，以解决问题并为管理员提供可行的见解。新系统使得学校可以在Wi-Fi服务的时间、漫游时间和吞吐量等关键满意度指标方面建立网络服务水平基线。该系统真正采用了人工智能技术，可以预测问题，从而为网络增加了自我修复的元素。自从采用了新系统后，到求助台的投诉数量已经急剧下降，求助台的工作人员也可以快速地独立解决问题。这表明，在数字化时代，采用基于人工智能的网络系统是为大学社区提供更好服务的一部分。
