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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí) 文章 最新資訊

機器視覺-今日洞察和未來展望

  • 　　為了比競爭對手更好地服務(wù)其目標(biāo)客戶，當(dāng)今的嵌入式設(shè)計團隊正在尋求機器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)等新技術(shù)，以便在有限的資源下按時向市場開發(fā)和部署復(fù)雜的機器和設(shè)備。借助這些技術(shù)，團隊可以使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法構(gòu)建復(fù)雜的單系統(tǒng)或多系統(tǒng)模型。?ML和DL算法不是使用基于物理學(xué)的模型來描述系統(tǒng)的行為，而是透過數(shù)據(jù)推斷出系統(tǒng)的模型。?傳統(tǒng)ML算法適用于處理數(shù)據(jù)量相對較小且問題的復(fù)雜度較低的情況。?但如果是像自動駕駛汽車這樣的大數(shù)據(jù)問題呢??解決這個挑戰(zhàn)需要采用DL技術(shù)。&n
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三個核心要素幫你應(yīng)對機器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)

  • 　　2016年，“機器學(xué)習(xí)”還只是被Gartner?視為一個“流行詞”，到如今，它已發(fā)展成為幾乎所有?IT?人士都在思考、探索或執(zhí)行的一件事。毫無疑問，基于數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(機器從信息資源中學(xué)習(xí)，然后通知業(yè)務(wù)部門及其他部門并影響其行動)已經(jīng)是當(dāng)今迅速增長的最新、最熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一。但對于那些正在進入機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的參與者來說，理想和現(xiàn)實之間仍無法平衡;正如每個不斷發(fā)展的新興事業(yè)一樣，基礎(chǔ)設(shè)施之水既能載舟，亦能覆舟。　　Gartner已經(jīng)確定了三種主要的最佳實踐，基礎(chǔ)設(shè)施和運營
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【E問E答】什么是數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)和AI？它們有啥區(qū)別？

  • 　　當(dāng)我進行以數(shù)據(jù)科學(xué)家進行自我介紹時，經(jīng)常會被問道：“數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?”或者“這是不是意味著你在研究人工智能?”所以我將通過本文進行回答?！　∵@些領(lǐng)域確實有很多重疊的地方，但它們并不是一個領(lǐng)域：即使很難用語言表達(dá)，這些領(lǐng)域的大多數(shù)專家也都能直觀的理解特定的工作是如何被分類為數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)或人工智能的?！　∷栽谶@篇文章中，我提出了關(guān)于這三個領(lǐng)域差異的簡化定義:　　·數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生洞察力。　　·機器學(xué)習(xí)做出預(yù)測?！　　と斯ぶ悄苌尚袨??！　★@然，這不是一個充分條件：不是所有符合該定義的東西
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Workday收購機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)SkipFlag 深化AI領(lǐng)域業(yè)務(wù)

  • 　　全球知名HRM SaaS廠商Workday日前宣布收購初創(chuàng)企業(yè)SkipFlag。該初創(chuàng)企業(yè)的業(yè)務(wù)重心集中在通過深度學(xué)習(xí)幫助企業(yè)解讀每天收集的大量數(shù)據(jù)。 　　   　　Workday首席技術(shù)官Joe Korngiebel指出，此次交易使公司能夠突破在人力資源和財務(wù)規(guī)劃領(lǐng)域的軟件即服務(wù)，進入更先進的技術(shù)領(lǐng)域。他透露：“此次收購SkipFlag是我們在機器學(xué)習(xí)、高級搜索以及自然語言處理等領(lǐng)域持續(xù)投入的一大進展，從而實現(xiàn)了產(chǎn)品速度以及智能化的提升，進而為用戶提供所需的見解。&r
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“AI技術(shù)”泛濫之下 真正的機器學(xué)習(xí)在改變世界

  • 2018年消費電子展上的人工智能不是焦點，但在消費電子展外，真正的機器學(xué)習(xí)正在改變世界。
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助力上?？苿?chuàng)中心建設(shè)，AI大師Alan Yuille教授走進上海

  • 　　12月19日上午，AI大師中國深度巡回交流系列第一站之“Alan Yuille教授走進上?！被顒?，在上海交通大學(xué)成功舉辦。據(jù)悉，本次活動由上海市經(jīng)濟和信息化委員會、徐匯區(qū)人民政府、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟聯(lián)合指導(dǎo)，上海交通大學(xué)和人工智能領(lǐng)軍企業(yè)依圖科技共同主辦，上海人工智能發(fā)展聯(lián)盟(籌)、上海浦東智慧城市發(fā)展研究院、上海市軟件行業(yè)協(xié)會協(xié)辦?！　lan Yuille教授師從著名天體物理學(xué)家霍金，是全球人工智能計算機視覺領(lǐng)域奠基人，是首位將“學(xué)習(xí)”引入計算機視覺領(lǐng)域的大師，最早開始用
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中國人工智能產(chǎn)業(yè)白皮書全文

  • 一場技術(shù)革命正席卷全球，就像任何變革性技術(shù)一樣，很難打破AI的炒作嫌疑，如果說2017年只是“預(yù)熱和炒作”，那么隨著技術(shù)差距不斷縮小，2018年中國在AI領(lǐng)域的優(yōu)勢將真正體現(xiàn)。
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IBM展示10倍速GPU機器學(xué)習(xí)，處理30GB訓(xùn)練數(shù)據(jù)只要1分鐘

  • 　　IBM研究院與瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院共同于2017 NIPS Conference發(fā)表大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)解決方案，此方法可以利用GPU在一分鐘內(nèi)處理完30GB的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，是現(xiàn)存有限內(nèi)存訓(xùn)練方法的10倍。 　　研究團隊表示，機器訓(xùn)練在大數(shù)據(jù)時代遇到的挑戰(zhàn)是動輒TB等級起跳的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這是常見卻又棘手的問題，或許一臺有足夠內(nèi)存容量的服務(wù)器，就能將所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)都加載內(nèi)存中進行運算，但是仍要花費數(shù)小時，甚至是數(shù)周。 　　他們認(rèn)為，目前如GPU等特殊的運算硬件，的確能有效加速運算，但僅限于運算密集的工作，而非數(shù)
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李彥宏：人工智能技術(shù)改變了所有產(chǎn)業(yè)

  • 　　12月3日，第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會在烏鎮(zhèn)拉開帷幕，本次大會以“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟 促進開放共享——攜手共建網(wǎng)絡(luò)空間命運共同體”為主題。來自全球的科技大佬們齊聚于此，紛紛帶來了對當(dāng)前科技發(fā)展的獨到理解和看法。 　　百度公司董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏詳細(xì)談到了人工智能方面的內(nèi)容。他首先介紹今天的人工智能仍處在一個發(fā)展早期的階段，就如同十幾年前中國互聯(lián)網(wǎng)的成長一樣，而當(dāng)時的中國互聯(lián)網(wǎng)甚至世界互聯(lián)網(wǎng)增長動力有三個：網(wǎng)民人數(shù)的增加、上網(wǎng)時間的增加以及網(wǎng)站信息量的增加，都在
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機器學(xué)習(xí)將推動下一次工業(yè)革命的到來

  • 　　在1日舉辦的“全球思想盛筵-人工智能與人類文明”上，圖靈獎獲得者、美國國家科學(xué)院院士、美國國家工程院院士John E. Hopcroft發(fā)表主題演講，稱機器學(xué)習(xí)將推動下一次工業(yè)革命的到來。 　　John E. Hopcroft認(rèn)為，人工智能的許多項目還不能提取一個物品的本質(zhì)，或者是理解物品的根本功能以及其他重要方面。所以要想真正的具有全智能性還需要再進行一次革命，讓我們看到一個物品能夠立刻理解。 　　John E. Hopcroft表示，AI現(xiàn)在還處在一個比較早期的階段，下
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細(xì)說AI三大巨頭：他們現(xiàn)在過的如何？

  • 隨著AI研究的越發(fā)深入，AI所產(chǎn)生的倫理性、哲學(xué)性的問題也隨之加重。這不但是企業(yè)所遭遇的問題，更是全球需要面對的問題。
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谷歌的AI布局：機器學(xué)習(xí)是重心 繼續(xù)在中國招人

  • 　　自發(fā)布AI First戰(zhàn)略后，谷歌在人工智能道路上越走越堅定。不僅有Google Assistant智能助手，還在秋季發(fā)布會上發(fā)布了包括手機、耳機和智能音箱等多款A(yù)I硬件，構(gòu)建AI生態(tài)。在特斯拉CEO馬斯克等不斷發(fā)出AI威脅論下，谷歌則表示，專注AI的前沿研究和解決實際問題。 　　近幾年，Google每年都會舉行 APAC(亞太區(qū)年度媒體會議)。作為從Mobile First戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移到AI First的科技巨頭，此次媒體會議的焦點自然是人工智能，“Made with AI”。
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誰才是機器學(xué)習(xí)時代最合適的編程語言？

  • 　　開發(fā)者到底應(yīng)該學(xué)習(xí)哪種編程語言才能獲得機器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)這類工作呢?這是一個非常重要的問題。我們在許多論壇上都有討論過?，F(xiàn)在，我可以提供我自己的答案并解釋原因，但我們先看一些數(shù)據(jù)。畢竟，這是機器學(xué)習(xí)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該做的事情：看數(shù)據(jù)，而不是看觀點。　　讓我們看一些數(shù)據(jù)。我將在Indeed.com上使用趨勢搜索。它可以根據(jù)時間搜尋實際工作機會中特定的條款。這表明了雇主們正在尋找擁有該技能的人才。然而，請注意，這并不是一項有效使用技能的民意調(diào)查。這種指標(biāo)更能體現(xiàn)技能的受歡迎程度?！　≡挷欢嗾f，上數(shù)據(jù)。我搜
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大規(guī)模機器學(xué)習(xí)框架的四重境界

  • 　　1. 背景　　自從google發(fā)表著名的GFS、MR、BigTable三篇paper以后，互聯(lián)網(wǎng)正式迎來了大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)的顯著特點是大，哪里都大的大。本篇主要針對volume大的數(shù)據(jù)時，使用機器學(xué)習(xí)來進行數(shù)據(jù)處理過程中遇到的架構(gòu)方面的問題做一個系統(tǒng)的梳理?！　∮辛薌FS我們有能力積累海量的數(shù)據(jù)樣本，比如在線廣告的曝光和點擊數(shù)據(jù)，天然具有正負(fù)樣本的特性，累積一兩個月往往就能輕松獲得百億、千億級的訓(xùn)練樣本。這樣海量的樣本如何存儲?用什么樣的模型可以學(xué)習(xí)海量樣本中有用的pattern?這些問題
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有關(guān)機器學(xué)習(xí)每個人都應(yīng)該了解的東西

  • 　　在過去的幾個月中，我與很多的決策者交流了有關(guān)人工智能特別是機器學(xué)習(xí)方面的問題。其中有幾名高管已經(jīng)被投資者詢問了有關(guān)他們在機器學(xué)習(xí)(Machine Learning)方面的戰(zhàn)略，以及在哪些方面運用了機器學(xué)習(xí)。那么這個技術(shù)課題為什么突然會成為公司董事會討論的話題呢?　　計算機應(yīng)該為人類解決問題。傳統(tǒng)的方法是“編寫”所需的程序，換句話說，就是我們教電腦問題解決的算法。該算法詳細(xì)描述了解決問題的過程，就像食譜一樣。很多任務(wù)都可以用算法來描述。例如，在小學(xué)里，我們學(xué)習(xí)了數(shù)字加法算法。當(dāng)涉及到要快速、完
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機器學(xué)習(xí)介紹

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