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大数据分析的预测工具或许是在社交媒体上开展有效营销活动的关键。虽然你的竞争对手还在纠结为其Facebook和YouTube广告选择合适的年龄段客户群，

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可能有人会说这太复杂了。无论在哪个领域或行业，所有的成功都是实践、奉献和勤奋共同浇筑的成果。

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基于深度学习的人脸关键点定位算法在测评指标如 NME (Normal Mean Error) 和 FR (Failure Rate) 上迅速超越传统方法。

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这一问题致使高精度的人脸关键点定位模型很难直接应用到实际的任务之中。

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但是 MSE Loss 非常容易受到异常值的影响，通俗的来讲，MSE Loss 有可能因为几个极端的异常数据而陷入局部极值中，导致模型收敛较差。

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从上世纪五十年代出现的早期跳棋机器人，到如今得到深度学习技术加持的新AI，智能系统已经能够在国际象棋、围棋以及《DOTA》等游戏中击败全球顶尖人类选手。

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另一方面，目标学习型AI系统的规则数量非常有限，我们可以通过迭代帮助系统学会如何独立工作。

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目标驱动系统甚至在制药行业中计算蛋白质折叠，并找到发现疾病的创新方法。

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尽管机器已经证明了自己有能力识别图像、理解语音、发现模式、识别异常并做出预测，但这类算法在精确完成任务之前仍然需要大量训练数据与狭窄的学习任务作为基础。

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无论哪个时代，存储都是一个重要的话题，今天先聊聊数据库。在过去的几年，数据库技术上出现了几个很明显的趋势。