谷歌对维基百科的投资显然是积极的。机器学习的定义主要参考中文维基百科的定义。维基解密和维基百科之所以有维基，是因为两者都使用维基技术，但维基百科是百科全书，维基解密是解密档案，两者没有任何关系。人工智能分支，2。跨学科应用。
维基百科新规带来哪些改变？
为确保其平台的安全以及对抗各种骚扰行为，维基百科近日宣布正在实施新的行为准则。部分成员，尤其是女性和LGBTQ社区成员，抱怨平台上经常遭到会员编辑的有毒行为言语。该网站主要依靠这些志愿者来保持更新。维基百科上的编辑们可以相互交流，并对同伴们发来的更新内容进行修改。骚扰事件通常涉及到一位志愿者重做或者修改来自另一位志愿者更新的内容，从而迫使后者需要重新工作。
维基百科的主办机构WiKiMedia近日表决通过了新措施，预估将会在2020年底前生效上线。该公司董事会表示，保持尊重和文明是不可或缺的价值观。维基百科的CEO凯瑟琳马赫表示我们必须共同努力，创造一个安全包容的文化，让每个人都感到受到欢迎，他们的贡献受到重视，他们的观点很重要。维基百科，被认为是世界范围内值得信赖的信息来源，但在过去的一段时间里，维基百科一直面临着性别不平衡和骚扰的投诉。
华盛顿大学的一项研究揭示了该网站编辑的性别差距，许多女性编辑告诉研究人员，她们的工作曾受到该网站男性编辑的质疑。同样，变性人工作者也表达了他们对自愿为该平台工作的担忧，一位编辑称自己收到了死亡威胁。一旦这些规则得到批准，那些违反行为准则的人可能会被禁止或限制进入网站。此外，该公司还将设立一个追溯性审查程序，对公司制定这些规则之前发生的骚扰案件进行调查。
维基解密与维基百科有关系吗？
Wiki是一种一种超文本技术。Wiki支持面向社群的协作式写作，所以可以帮助我们在一个社群内共用某个领域的知识。之所以维基解密与维基百科都有维基Wiki，就是因为两者都是用了Wiki技术，但维基百科是百科全书，而维基解密是解密档案，两者没有关系的。澳大利亚人朱利安阿桑奇2006年创建维基解密。美国人吉米威尔士与拉里桑格于2001年推出维基百科。
机器学习有什么技术含量？
我们分两个部分回答这个问题1.什么是机器学习2.机器学习有什么技术含量。1.什么是机器学习？我们从定义和应用两方面去了解定义机器学习的定义主要参考维基百科维基百科中文的定义机器学习是人工智能的一个分支，实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能的问题。机器学习在近30年已发展为一门多学科领域交叉科学，涉及概率论统计学逼近论凸分析算法复杂度理论等多门学科。
从上述定义中我们总结出机器学习的特点1.人工智能的分支，2.多学科交叉应用目前机器学习已广泛应用于数据挖掘计算机视觉自然语言处理生物特征识别搜索引擎医学诊断证券市场分析DNA序列测序语音和手写识别战略游戏和机器人等领域。深度学习和强化学习为机器学习的热门分支。而目前最火热的深度学习是机器学习的一个新领域，由Hinton等人于2006年提出，基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
此外，Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正的多层学习算法，它利用空间相对关系来减少参数数量，以提高训练性能。2.机器学习的技术含量是什么？从上面的描述中，我们已经直观地感受到，机器学习似乎是非常复杂的，技术含量也很高。让我们从专利数据中更客观地了解机器学习的技术含量。某一领域的专利数量可以客观反映该领域的技术含量。专利越多，技术含量越高。
