机器学习应用在几种形态下落地的问题和参考架构

前言 机器学习是人工智能研究领域的一个重要分支，近十年因为以深度学习为代表的研究方向在图像识别，语音识别，文本翻译及深度强化学习在围棋等游戏应用中的重大突破而又重新兴起，变成新的技术浪潮。但是机器学习还没有达到实现人工智能的阶段，无法像人一样快速学习新技能，掌握新领域，进行创造性活动。机器学习还仅仅是弱人工智能，即在特定领域，在给定的业务问题边界，充分的数据支撑条件下，通过专家的特征工程和面向业务

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