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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機(jī)器學(xué)習(xí)

馬克·麥卡錫：機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的政治

  • 　　公元前1200年左右，殷商時(shí)期的中國(guó)就發(fā)展出了工廠制，鑄造出成千上萬尊大型青銅器皿供日常生活和典禮儀式使用。在這個(gè)關(guān)于大規(guī)模生產(chǎn)的古代案例中，需要事先制定精細(xì)的計(jì)劃，對(duì)大批工人進(jìn)行分組協(xié)調(diào)，確保每組工人按部就班地逐項(xiàng)執(zhí)行任務(wù)，才能鑄造出青銅器?！　∫磺暌院螅袊?guó)迎來了首位皇帝秦始皇，他著名的兵馬俑軍隊(duì)也是通過同樣復(fù)雜的流程制造出來的。舊金山亞洲藝術(shù)博物館的資料顯示，兵馬俑雕像是“通過一套裝配生產(chǎn)體系塑造燒制而成，這一體系為后世的大規(guī)模商業(yè)生產(chǎn)鋪平了道路?！薄　∮袑W(xué)者推測(cè)，這些早期的規(guī)范性操作技術(shù)對(duì)塑
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工業(yè)2.0/機(jī)器學(xué)習(xí)興起 如何打造工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)？

  • 隨著機(jī)器人技術(shù)和工廠自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展，制造行業(yè)需要掌握和利用這些技術(shù)進(jìn)步，也需要了解“工業(yè)4.0”對(duì)其的影響。
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阿里“國(guó)家千人計(jì)劃”科學(xué)家達(dá)8位，自主研發(fā)多項(xiàng)前沿技術(shù)

  • 　　在剛剛公布的第14批國(guó)家“千人計(jì)劃”入選專家中，阿里達(dá)摩院人工智能實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家王剛、螞蟻金服計(jì)算存儲(chǔ)首席架構(gòu)師何昌華，分別憑借無人駕駛、系統(tǒng)架構(gòu)領(lǐng)域的創(chuàng)新貢獻(xiàn)入選。　　據(jù)了解，“千人計(jì)劃”是國(guó)家海外高層次人才引進(jìn)計(jì)劃，分國(guó)家級(jí)和省級(jí)。國(guó)家級(jí)“千人計(jì)劃”引進(jìn)的人才大多研究水平居于國(guó)際前沿，掌握核心關(guān)鍵技術(shù)或擁有專利，其中諾貝爾獎(jiǎng)獲得者和發(fā)達(dá)國(guó)家科學(xué)院院士80余人。如為“墨子號(hào)”衛(wèi)星的發(fā)射成功打下基礎(chǔ)的中國(guó)科技大學(xué)教授潘建偉;成功解析了世界上第一例細(xì)胞凋亡小體的三維空間結(jié)構(gòu)的前清華大學(xué)教授施一公等?！?/li>
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如何開始接觸機(jī)器學(xué)習(xí)？方法統(tǒng)統(tǒng)分享給你

  • 　　一說到機(jī)器學(xué)習(xí)，我被問得最多的問題是：給那些開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的人的最好的建議是什么?　　其實(shí)說句實(shí)話，我并不知道怎么回答這個(gè)問題。每一個(gè)學(xué)習(xí)者都是獨(dú)一無二的個(gè)體，有自己的學(xué)習(xí)需求和目的。我所能做的，就是分享一下當(dāng)初我開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，對(duì)我很有用的方法?！　∥沂侨绾伍_始接觸機(jī)器學(xué)習(xí)的　　讓時(shí)間回到2017年，我看到了SethBling實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)來玩游戲的一個(gè)小演示?！　?nbsp;   　　Sethbling-Marl/O-Machine Learing 
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支持廣泛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的VIP8000處理器

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理技術(shù)承載著嵌入式處理器下一個(gè)主要的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測(cè)，全球在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的支出將從2016年的80億美元增長(zhǎng)到2020年的470億美元。AI爆發(fā)式增長(zhǎng)的背后有三個(gè)主要的驅(qū)動(dòng)力：算法的快速演進(jìn)、強(qiáng)大的技術(shù)平臺(tái)以及大數(shù)據(jù)。AI日益無處不在，這就要求消費(fèi)電子、汽車電子、工業(yè)4.0等終端產(chǎn)品具備實(shí)時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理、可靈活升級(jí)至最新最優(yōu)算法，以及從持續(xù)學(xué)習(xí)中收集有用信息的能力。
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Arm三大平臺(tái)助力建設(shè)開放式AI生態(tài)系統(tǒng)

  • Arm關(guān)注到，目前移動(dòng)終端用戶和行業(yè)伙伴均對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)能力極為看重，即使是入門級(jí)移動(dòng)設(shè)備的消費(fèi)者也希望自己的設(shè)備能夠具有人工智能，能夠輕松支持臉部識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別，能夠享受顯著的美圖技術(shù)。Arm當(dāng)然對(duì)用戶的這一需求義不容辭，為此推出了全新的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Project Trillium。這是一套包括新的CPU、目標(biāo)檢測(cè)(OD)處理器、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)處理器的高度可擴(kuò)展的開放AI平臺(tái)，也支持第三方OD和ML處理單元。
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AI軍備賽之谷歌五年收購戰(zhàn)

  • 　　2013年7月，谷歌收購了創(chuàng)業(yè)公司DNNresearch。這是一次典型的招聘式收購，谷歌收購之時(shí)，該司只有3個(gè)人，機(jī)器學(xué)習(xí)“大牛”Geoffrey Hinton 教授，以及他的兩個(gè)學(xué)生。之所以不是直接向三人下聘書，谷歌也是為了背靠多倫多大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系科研平臺(tái)。 　　套用在中國(guó)提倡的一個(gè)概念“產(chǎn)學(xué)研”，谷歌這一次與DNNresearch的合作就是一次“產(chǎn)學(xué)研”的落地，大學(xué)的理論在實(shí)驗(yàn)室實(shí)踐之后，最終的落地由谷歌來完成。收購?fù)瓿芍?/li>
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機(jī)器學(xué)習(xí)到底需要多少數(shù)據(jù)？可能并不是越多越好

  • 　　機(jī)器學(xué)習(xí)中最值得問的一個(gè)問題是，到底需要多少數(shù)據(jù)才可以得到一個(gè)較好的模型?從理論角度，有Probably approximately correct (PAC) learning theory來描述在何種情況下，可以得到一個(gè)近似正確的模型。但從實(shí)用角度看，PAC的使用范圍還是比較局限的。所以今天我們主要想討論一個(gè)問題：到底如何定義有效數(shù)據(jù)量?！　?. 數(shù)據(jù)的粒度(granularity)　　數(shù)據(jù)的粒度可以理解為數(shù)據(jù)的細(xì)分程度，或者具體程度。舉
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數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)展緩慢 2018年這些公司成為最大贏家

  • 　　Gartner調(diào)查顯示，企業(yè)在數(shù)據(jù)和分析方面進(jìn)展緩慢。很少有組織能夠在“轉(zhuǎn)型”級(jí)別使用數(shù)據(jù)，并且接近Gartner調(diào)查的三分之二組織仍在考慮“企業(yè)報(bào)告，以處理他們最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)和分析應(yīng)用”。 　　Gartner副總裁Nick Heudecker提供了一些警示性建議：“機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能很容易被‘盜走’。但傳統(tǒng)形式的分析和商業(yè)智能仍然是組織當(dāng)今如何運(yùn)作的關(guān)鍵部分，而這在短期內(nèi)不太可能改變。” 　　企業(yè)如何判
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流動(dòng)計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)將全面釋放物聯(lián)網(wǎng)潛能

  • 　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)最初是脫胎于機(jī)對(duì)機(jī)(M2M)技術(shù)，如今不僅已被各行各業(yè)的企業(yè)機(jī)構(gòu)列為頭等大事，而且已經(jīng)好幾年了。盡管如此，這個(gè)概念距離達(dá)到成熟期還有很長(zhǎng)的路要走。這條道路將技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等諸多因素匯聚起來，共同創(chuàng)造新的數(shù)字化舞臺(tái)，服務(wù)于我們的生活、工作和娛樂。這是一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的愿景，我們目前僅僅只是走在旅程的起步階段?！　【W(wǎng)絡(luò)化、智能化、自主化　　大多數(shù)企業(yè)機(jī)構(gòu)都把物聯(lián)網(wǎng)看作是由多個(gè)階段構(gòu)成的整體。大致的思路都是先把設(shè)備連接起來，然后使它們智能化，最后使它們自主化。例如，自動(dòng)駕駛汽車就是典型的自主化。早
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死亡和數(shù)據(jù)科學(xué)：看機(jī)器學(xué)習(xí)如何改善臨終關(guān)懷

  • 　　KenSci是一家為醫(yī)療行業(yè)開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)平臺(tái)的公司，該公司最近發(fā)表了一篇關(guān)于預(yù)測(cè)臨終死亡率并改善護(hù)理的論文。 　　這篇論文針對(duì)的是一個(gè)非常棘手的話題，對(duì)患者的最近六至十二個(gè)月內(nèi)的死亡風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，它已經(jīng)被人工智能促進(jìn)協(xié)會(huì)(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)接受。處于危急關(guān)頭的是，在個(gè)人生命最后一年的護(hù)理花費(fèi)了2050億美元。但這不僅僅是成本的問題。以下內(nèi)容摘自《死亡與數(shù)據(jù)科學(xué)：預(yù)測(cè)生命的終結(jié)》(《Death
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2018年全球十大突破性技術(shù)是如何產(chǎn)生的？

  • 　　《麻省理工科技評(píng)論》于近日揭曉2018 年“全球十大突破性技術(shù)”，這份全球新興科技領(lǐng)域的權(quán)威榜單至今已經(jīng)有 17 年的歷史。 　　1、給所有人的人工智能 AI for everyone 　　入選理由：將機(jī)器學(xué)習(xí)工具搬上云端，將有助于人工智能更廣泛的傳播 　　重大意義：目前，人工智能的應(yīng)用是受到少數(shù)幾家公司統(tǒng)治的。但其一旦與云技術(shù)相結(jié)合，那它將可以對(duì)許多人變得觸手可及，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的爆發(fā)式增長(zhǎng)。 　　主要研究者：Google,亞馬遜，阿里云，騰訊云，百度云，金山云，京東云
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機(jī)器學(xué)習(xí)給制造業(yè)帶來巨大變革

  • 　　科技進(jìn)步不斷推動(dòng)人類生產(chǎn)力的提升，從傳統(tǒng)的手工制造到自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的生產(chǎn)。今天新一代信息技術(shù)帶來了許多變化，人工智能逐漸應(yīng)用到工業(yè)制造等多個(gè)領(lǐng)域中去，并驅(qū)動(dòng)了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 　　傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價(jià)的勞動(dòng)力，通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報(bào)。然而，今天的市場(chǎng)變得越來越多樣化，消費(fèi)者的需求在不斷變化，要求工廠有快速生產(chǎn)出不同型號(hào)產(chǎn)品的能力。 　　自動(dòng)化和機(jī)器換人解決了勞動(dòng)力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生產(chǎn)要求還是達(dá)不到。實(shí)現(xiàn)更高效率的生產(chǎn)需要通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工
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機(jī)器學(xué)習(xí)給制造業(yè)帶來巨大變革

  • 科技進(jìn)步不斷推動(dòng)人類生產(chǎn)力的提升，傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價(jià)的勞動(dòng)力，通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報(bào)。采用機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)生產(chǎn)系統(tǒng)，有利于企業(yè)提升業(yè)績(jī)效率。
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機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

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