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機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
10家最具創(chuàng)新性的機(jī)器學(xué)習(xí)公司
- 機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種方法，通過(guò)使用算法來(lái)解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的事件做出預(yù)測(cè)和判斷。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在各個(gè)行業(yè)得到廣泛應(yīng)用?！ 〗铡禔nalytics Insight》雜志評(píng)選出10家最具創(chuàng)新性的機(jī)器學(xué)習(xí)公司。 如何讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)在惡劣環(huán)境中更好地成像?如何更高質(zhì)量，更少空間地壓縮視頻?如何針對(duì)每一名用戶實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷?如何通過(guò)預(yù)測(cè)技術(shù)提供負(fù)擔(dān)得起的醫(yī)療?這些公司通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，正在改變零售購(gòu)物、醫(yī)療管理、網(wǎng)絡(luò)安全、云端運(yùn)營(yíng)、用戶隱私保護(hù)等各個(gè)領(lǐng)域?！ ?.針對(duì)機(jī)器視覺(jué)的機(jī)器
- 關(guān)鍵字： 機(jī)器學(xué)習(xí) 人工智能
被稱為人工智能核心的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為什么這么難？
- 人工智能是一門(mén)交叉學(xué)科，從被提出到現(xiàn)在也有六十多年的歷史，目前仍處在AI初級(jí)階段。之所以發(fā)展緩慢的一個(gè)重要原因是人工智能的技術(shù)難度很高，它涉及計(jì)算機(jī)、心理學(xué)、哲學(xué)等，對(duì)從業(yè)者要求很高，目前國(guó)內(nèi)從事AI行業(yè)的工程師很多是碩士或以上學(xué)位?！ ∪斯ぶ悄芗夹g(shù)可應(yīng)用于安防、醫(yī)療、家居、交通、智慧城市等各行各業(yè)，其前景是毋庸置疑的，未來(lái)絕對(duì)是一個(gè)萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)。根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不同，人工智能研究的技術(shù)也不盡相同，目前以機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等成為熱門(mén)的AI技術(shù)方向，本文以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，通過(guò)分析其關(guān)鍵技術(shù)與當(dāng)前面臨的難點(diǎn)，
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人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的聯(lián)系與區(qū)別
- 總結(jié)2016年一件有紀(jì)念意義的科技事件是阿法狗戰(zhàn)勝圍棋九段選手李世石，標(biāo)志著人工智能算法達(dá)到了新的高度，同時(shí)也說(shuō)明了人工智能未來(lái)發(fā)展的潛力，未來(lái)
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2018年安防技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
- 現(xiàn)今技術(shù)日趨成熟，創(chuàng)新科技的未來(lái)發(fā)展無(wú)遠(yuǎn)弗屆，使得消費(fèi)應(yīng)用不斷往商業(yè)應(yīng)用前進(jìn)，企業(yè)必須竭力尋求能為客戶增值的各種技術(shù)。展望2018年，我們歸納幾種將對(duì)安防業(yè)產(chǎn)生影響的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)?！ ?、向邊緣發(fā)展 物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算近年來(lái)逐漸為人們所熟悉，雖然為企業(yè)與消費(fèi)者帶來(lái)益處，但同時(shí)也產(chǎn)生一些影響：從聯(lián)網(wǎng)設(shè)備向數(shù)據(jù)中心傳輸以便處理和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量飛速增長(zhǎng)，所需的相關(guān)帶寬也日益增加。而邊緣運(yùn)算可以在靠近數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)「邊緣」執(zhí)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)，便能顯著降低傳感器、設(shè)備和數(shù)據(jù)中心間所需的帶寬。邊緣運(yùn)算的進(jìn)一步發(fā)展也與數(shù)據(jù)
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押注機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，F(xiàn)acebook收購(gòu)英國(guó)創(chuàng)企Bloomsbury AI
- 也許一直以來(lái)，人們普遍認(rèn)為谷歌的Deepmind網(wǎng)羅了大多數(shù)英國(guó)最優(yōu)秀的人工智能人才，現(xiàn)在Facebook似乎也要將目光投向這個(gè)國(guó)家。 據(jù)外媒了解，這家社交巨頭正在收購(gòu)倫敦的Bloomsbury AI，這家創(chuàng)企打造的自然語(yǔ)言處理技術(shù)能讓機(jī)器根據(jù)文件中采集的信息回答問(wèn)題。有消息還表示，F(xiàn)acebook計(jì)劃利用這家公司的團(tuán)隊(duì)和技術(shù)來(lái)對(duì)抗虛假新聞等內(nèi)容問(wèn)題?！ loomsbury畢業(yè)于Entrepreneur First，后者的創(chuàng)始人主要投資技術(shù)領(lǐng)域以及領(lǐng)域里經(jīng)驗(yàn)豐富的人才，幫助這些人建立公司。Bloo
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人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)之間是什么樣的關(guān)系？
- 最近很長(zhǎng)的一段時(shí)間，人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關(guān)注或研究人工智能領(lǐng)域的時(shí)候，總是會(huì)遇到這樣的幾個(gè)關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那他們之間到底是什么樣的關(guān)系呢? 先說(shuō)人工智能，人工智能是在1956年一個(gè)叫達(dá)特茅斯會(huì)議上提出的。更準(zhǔn)確的說(shuō)是1956年學(xué)者們?cè)跁?huì)議上將他們確定為人工智能，其實(shí)關(guān)于其具體的一些研究，早就已經(jīng)開(kāi)始了?！ ∷匀斯ぶ悄芤呀?jīng)是有60多年歷史的一個(gè)領(lǐng)域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進(jìn)入大眾視野呢?其實(shí)，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(yuǎn)
- 關(guān)鍵字： 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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(wàn)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?，中國(guó)迎來(lái)了首位皇帝秦始皇，他著名的兵馬俑軍隊(duì)也是通過(guò)同樣復(fù)雜的流程制造出來(lái)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(guò)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(wú)人駕駛、系統(tǒng)架構(gòu)領(lǐng)域的創(chuàng)新貢獻(xiàn)入選?！ ?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(kāi)始接觸機(jī)器學(xué)習(xí)？方法統(tǒng)統(tǒng)分享給你
- 一說(shuō)到機(jī)器學(xué)習(xí)，我被問(wèn)得最多的問(wèn)題是：給那些開(kāi)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(shuō)句實(shí)話，我并不知道怎么回答這個(gè)問(wèn)題。每一個(gè)學(xué)習(xí)者都是獨(dú)一無(wú)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(kāi)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_(kāi)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(lái)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(wú)處不在，這就要求消費(fèi)電子、汽車(chē)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。
- 關(guān)鍵字： 芯原 機(jī)器學(xué)習(xí) 視覺(jué)圖像
Arm三大平臺(tái)助力建設(shè)開(kāi)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(mén)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(kāi)放AI平臺(tái)，也支持第三方OD和ML處理單元。
- 關(guān)鍵字： Arm AI平臺(tái) 機(jī)器學(xué)習(xí)
AI軍備賽之谷歌五年收購(gòu)戰(zhàn)
- 2013年7月，谷歌收購(gòu)了創(chuàng)業(yè)公司DNNresearch。這是一次典型的招聘式收購(gòu)，谷歌收購(gòu)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(shū)，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(lái)完成。收購(gòu)?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(wèn)的一個(gè)問(wèn)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(lái)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(wèn)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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機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
您好，目前還沒(méi)有人創(chuàng)建詞條機(jī)器學(xué)習(xí)!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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