馬修.泰勒
Matthew E. Taylor
加拿大亞伯塔大學(University of Alberta)計算機科學副教授,並擔任智慧型機器人學習實驗室(Intelligent Robot Learning Lab)負責人,也是亞伯機器智慧研究所(Alberta Machine Intelligence Institute)研究員和駐院研究員。他目前的研究興趣包括:強化學習的根本改善、將強化學習應用於真實世界的問題,以及人類與人工智慧之間的互動。他即將出版新書《現實世界資料的強化學習應用》(Reinforcement Learning Applications for Real-World Data),目標讀者是沒有機器學習學位的實務工作者。
釋放AI的「創造力」,它能自學找出解方
競賽類的AI,和大多數公司用來進行預測AI,兩者有什麼區別?前者有創造能力。這種AI使用了「強化學習」,並不是靠餵歷史數據,來分析未來的變數;而是透過反覆試驗和錯誤來自我學習,擅長將某些會隨著時間流逝而改變優先執行順序的任務,來進行優化。那麼,領導人該怎麼去運用這種「更聰明」的AI,讓他們「發揮創造力」,幫你找出最佳解決方案?
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2021/12/26
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