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人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習之間是什么樣的關系？
- 最近很長的一段時間，人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關注或研究人工智能領域的時候，總是會遇到這樣的幾個關鍵詞：深度學習、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡。那他們之間到底是什么樣的關系呢? 先說人工智能，人工智能是在1956年一個叫達特茅斯會議上提出的。更準確的說是1956年學者們在會議上將他們確定為人工智能，其實關于其具體的一些研究，早就已經(jīng)開始了?！ ∷匀斯ぶ悄芤呀?jīng)是有60多年歷史的一個領域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進入大眾視野呢?其實，這幾年的人工智能浪潮已經(jīng)是人工智能的第三次熱度高漲，并遠
- 關鍵字： 人工智能 機器學習 神經(jīng)網(wǎng)絡
馬克·麥卡錫：機器學習算法中的政治
- 公元前1200年左右，殷商時期的中國就發(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。在這個關于大規(guī)模生產(chǎn)的古代案例中，需要事先制定精細的計劃，對大批工人進行分組協(xié)調(diào)，確保每組工人按部就班地逐項執(zhí)行任務，才能鑄造出青銅器?！ ∫磺暌院?，中國迎來了首位皇帝秦始皇，他著名的兵馬俑軍隊也是通過同樣復雜的流程制造出來的。舊金山亞洲藝術博物館的資料顯示，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。” 有學者推測，這些早期的規(guī)范性操作技術對塑
- 關鍵字： 機器學習
阿里“國家千人計劃”科學家達8位，自主研發(fā)多項前沿技術
- 在剛剛公布的第14批國家“千人計劃”入選專家中，阿里達摩院人工智能實驗室首席科學家王剛、螞蟻金服計算存儲首席架構(gòu)師何昌華，分別憑借無人駕駛、系統(tǒng)架構(gòu)領域的創(chuàng)新貢獻入選?！ ?jù)了解，“千人計劃”是國家海外高層次人才引進計劃，分國家級和省級。國家級“千人計劃”引進的人才大多研究水平居于國際前沿，掌握核心關鍵技術或擁有專利，其中諾貝爾獎獲得者和發(fā)達國家科學院院士80余人。如為“墨子號”衛(wèi)星的發(fā)射成功打下基礎的中國科技大學教授潘建偉;成功解析了世界上第一例細胞凋亡小體的三維空間結(jié)構(gòu)的前清華大學教授施一公等?！?/li>
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如何開始接觸機器學習？方法統(tǒng)統(tǒng)分享給你
- 一說到機器學習，我被問得最多的問題是：給那些開始學習機器學習的人的最好的建議是什么? 其實說句實話，我并不知道怎么回答這個問題。每一個學習者都是獨一無二的個體，有自己的學習需求和目的。我所能做的，就是分享一下當初我開始學習機器學習的時候，對我很有用的方法?！ ∥沂侨绾伍_始接觸機器學習的 讓時間回到2017年，我看到了SethBling實現(xiàn)機器學習來玩游戲的一個小演示。 Sethbling-Marl/O-Machine Learing
- 關鍵字： 機器學習
機器學習到底需要多少數(shù)據(jù)？可能并不是越多越好
- 機器學習中最值得問的一個問題是，到底需要多少數(shù)據(jù)才可以得到一個較好的模型?從理論角度，有Probably approximately correct (PAC) learning theory來描述在何種情況下，可以得到一個近似正確的模型。但從實用角度看，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問題：到底如何定義有效數(shù)據(jù)量。 1. 數(shù)據(jù)的粒度(granularity) 數(shù)據(jù)的粒度可以理解為數(shù)據(jù)的細分程度，或者具體程度。舉
- 關鍵字： 機器學習
數(shù)據(jù)與機器學習領域進展緩慢 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)和分析方面進展緩慢。很少有組織能夠在“轉(zhuǎn)型”級別使用數(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)報告，以處理他們最關鍵的數(shù)據(jù)和分析應用”。 Gartner副總裁Nick Heudecker提供了一些警示性建議：“機器學習和人工智能很容易被‘盜走’。但傳統(tǒng)形式的分析和商業(yè)智能仍然是組織當今如何運作的關鍵部分，而這在短期內(nèi)不太可能改變。” 企業(yè)如何判
- 關鍵字： 機器學習
流動計算與機器學習將全面釋放物聯(lián)網(wǎng)潛能
- 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)最初是脫胎于機對機(M2M)技術，如今不僅已被各行各業(yè)的企業(yè)機構(gòu)列為頭等大事，而且已經(jīng)好幾年了。盡管如此，這個概念距離達到成熟期還有很長的路要走。這條道路將技術、經(jīng)濟和社會等諸多因素匯聚起來，共同創(chuàng)造新的數(shù)字化舞臺，服務于我們的生活、工作和娛樂。這是一個長遠的愿景，我們目前僅僅只是走在旅程的起步階段。 網(wǎng)絡化、智能化、自主化 大多數(shù)企業(yè)機構(gòu)都把物聯(lián)網(wǎng)看作是由多個階段構(gòu)成的整體。大致的思路都是先把設備連接起來，然后使它們智能化，最后使它們自主化。例如，自動駕駛汽車就是典型的自主化。早
- 關鍵字： 機器學習 物聯(lián)網(wǎng)
死亡和數(shù)據(jù)科學：看機器學習如何改善臨終關懷
- KenSci是一家為醫(yī)療行業(yè)開發(fā)機器學習風險預測平臺的公司，該公司最近發(fā)表了一篇關于預測臨終死亡率并改善護理的論文。 這篇論文針對的是一個非常棘手的話題，對患者的最近六至十二個月內(nèi)的死亡風險進行預測，它已經(jīng)被人工智能促進協(xié)會(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)接受。處于危急關頭的是，在個人生命最后一年的護理花費了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：預測生命的終結(jié)》(《Death
- 關鍵字： 機器學習
機器學習給制造業(yè)帶來巨大變革
- 科技進步不斷推動人類生產(chǎn)力的提升，從傳統(tǒng)的手工制造到自動化、網(wǎng)絡化和智能化的生產(chǎn)。今天新一代信息技術帶來了許多變化，人工智能逐漸應用到工業(yè)制造等多個領域中去，并驅(qū)動了巨大的經(jīng)濟價值。 傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力，通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報。然而，今天的市場變得越來越多樣化，消費者的需求在不斷變化，要求工廠有快速生產(chǎn)出不同型號產(chǎn)品的能力。 自動化和機器換人解決了勞動力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生產(chǎn)要求還是達不到。實現(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
- 關鍵字： 機器學習 自動化
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