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从诺贝尔奖到日常创新：神经网络和机器学习如何塑造我们的世界
当约翰·J·霍普菲尔德教授和杰弗里·E·辛顿教授获得 2024 年诺贝尔物理学奖时，这不仅是学术界的胜利——这是一个突出神经网络和机器学习的突破如何改变我们日常生活的时刻。他们的开创性工作为从 [...]从诺贝尔奖到日常创新：神经网络和机器学习如何塑造我们的世界的文章首次出现在 Kolabtree 博客上。
来源:Kolabtree 博客教授约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）被授予2024年诺贝尔物理学奖时，这不仅仅是学术界的胜利 - 这是一个强调神经网络和机器学习中的突破如何改变我们的日常生活的时刻。他们的开创性工作为技术奠定了基础，从我们的手机上的语音助手到流媒体平台的个性化建议。
物理 机器学习近年来，神经网络，模式识别和机器学习已从利基科学概念转变为各个行业创新背后的驱动力。这些技术正在彻底改变从医疗保健和生物技术到金融，零售以及（1）的一切。
模式识别 医疗保健 生物技术像约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）这样的开拓者的革命性工作，基于物理学原理开发了神经网络，杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）用鲍尔茨曼机器（Boltzmann Machine）扩展了这一基础，以进行更复杂的模式认识，为现代机器学习奠定了基础（2）。如今，这项技术为数据驱动的决策和发现提供了促进，使企业和学术机构能够分析复杂的数据集，进行准确的预测并解锁研究中的新可能性。
研究在这种快速发展的景观中，获得博士学位的专家是释放这些技术潜力的关键。 Kolabtree是世界上最大的科学家自由职业平台，它将企业和研究人员与自由博士学位合格的科学家联系起来，并可以帮助他们利用其项目中的神经网络，模式识别和机器学习的力量。
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