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?機器學(xué)習
?機器學(xué)習 文章 進(jìn)入?機器學(xué)習技術(shù)社區
如何開(kāi)始接觸機器學(xué)習？方法統統分享給你
- 一說(shuō)到機器學(xué)習，我被問(wèn)得最多的問(wèn)題是：給那些開(kāi)始學(xué)習機器學(xué)習的人的最好的建議是什么? 其實(shí)說(shuō)句實(shí)話(huà)，我并不知道怎么回答這個(gè)問(wèn)題。每一個(gè)學(xué)習者都是獨一無(wú)二的個(gè)體，有自己的學(xué)習需求和目的。我所能做的，就是分享一下當初我開(kāi)始學(xué)習機器學(xué)習的時(shí)候，對我很有用的方法?！ ∥沂侨绾伍_(kāi)始接觸機器學(xué)習的 讓時(shí)間回到2017年，我看到了SethBling實(shí)現機器學(xué)習來(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 )架構的VIP8000處理器
- 機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理技術(shù)承載著(zhù)嵌入式處理器下一個(gè)主要的市場(chǎng)機會(huì )。國際數據公司(IDC)預測，全球在人工智能和機器學(xué)習方面的支出將從2016年的80億美元增長(cháng)到2020年的470億美元。AI爆發(fā)式增長(cháng)的背后有三個(gè)主要的驅動(dòng)力：算法的快速演進(jìn)、強大的技術(shù)平臺以及大數據。AI日益無(wú)處不在，這就要求消費電子、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、可靈活升級至最新最優(yōu)算法，以及從持續學(xué)習中收集有用信息的能力。
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Arm三大平臺助力建設開(kāi)放式AI生態(tài)系統
- Arm關(guān)注到，目前移動(dòng)終端用戶(hù)和行業(yè)伙伴均對機器學(xué)習能力極為看重，即使是入門(mén)級移動(dòng)設備的消費者也希望自己的設備能夠具有人工智能，能夠輕松支持臉部識別、手勢識別，能夠享受顯著(zhù)的美圖技術(shù)。Arm當然對用戶(hù)的這一需求義不容辭，為此推出了全新的機器學(xué)習平臺Project Trillium。這是一套包括新的CPU、目標檢測(OD)處理器、機器學(xué)習(ML)處理器的高度可擴展的開(kāi)放AI平臺，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
- 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，機器學(xué)習“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)計算機科學(xué)系科研平臺。 套用在中國提倡的一個(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)驗室實(shí)踐之后，最終的落地由谷歌來(lái)完成。收購完成之
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機器學(xué)習到底需要多少數據？可能并不是越多越好
- 機器學(xué)習中最值得問(wèn)的一個(gè)問(wèn)題是，到底需要多少數據才可以得到一個(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據量?！ ?. 數據的粒度(granularity) 數據的粒度可以理解為數據的細分程度，或者具體程度。舉
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數據與機器學(xué)習領(lǐng)域進(jìn)展緩慢 2018年這些公司成為最大贏(yíng)家
- Gartner調查顯示，企業(yè)在數據和分析方面進(jìn)展緩慢。很少有組織能夠在“轉型”級別使用數據，并且接近Gartner調查的三分之二組織仍在考慮“企業(yè)報告，以處理他們最關(guān)鍵的數據和分析應用”。 Gartner副總裁Nick Heudecker提供了一些警示性建議：“機器學(xué)習和人工智能很容易被‘盜走’。但傳統形式的分析和商業(yè)智能仍然是組織當今如何運作的關(guān)鍵部分，而這在短期內不太可能改變。” 企業(yè)如何判
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重磅！Google發(fā)布機器學(xué)習速成課程?。?！
- 谷歌官方剛剛發(fā)布了機器學(xué)習速成課程!內容涵蓋了機器學(xué)習相關(guān)概念以及機器學(xué)習工程知識，3月第一天!一起走進(jìn)機器學(xué)習的世界! 地址：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/ 機器學(xué)習速成班(MLCC)。 該課程基于Google的一門(mén)內部課程演化而來(lái)，最初旨在幫助Google員工對AI和ML基礎知識有實(shí)踐式的了解，已有18,000名員工入學(xué)。 現在，Google正在通過(guò)“Lear
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流動(dòng)計算與機器學(xué)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(shù)，如今不僅已被各行各業(yè)的企業(yè)機構列為頭等大事，而且已經(jīng)好幾年了。盡管如此，這個(gè)概念距離達到成熟期還有很長(cháng)的路要走。這條道路將技術(shù)、經(jīng)濟和社會(huì )等諸多因素匯聚起來(lái)，共同創(chuàng )造新的數字化舞臺，服務(wù)于我們的生活、工作和娛樂(lè )。這是一個(gè)長(cháng)遠的愿景，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 大多數企業(yè)機構都把物聯(lián)網(wǎng)看作是由多個(gè)階段構成的整體。大致的思路都是先把設備連接起來(lái)，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(chē)就是典型的自主化。早
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死亡和數據科學(xué)：看機器學(xué)習如何改善臨終關(guān)懷
- KenSci是一家為醫療行業(yè)開(kāi)發(fā)機器學(xué)習風(fēng)險預測平臺的公司，該公司最近發(fā)表了一篇關(guān)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(gè)非常棘手的話(huà)題，對患者的最近六至十二個(gè)月內的死亡風(fēng)險進(jìn)行預測，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理花費了2050億美元。但這不僅僅是成本的問(wèn)題。以下內容摘自《死亡與數據科學(xué)：預測生命的終結》(《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：將機器學(xué)習工具搬上云端，將有助于人工智能更廣泛的傳播 重大意義：目前，人工智能的應用是受到少數幾家公司統治的。但其一旦與云技術(shù)相結合，那它將可以對許多人變得觸手可及，從而實(shí)現經(jīng)濟的爆發(fā)式增長(cháng)。 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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機器學(xué)習給制造業(yè)帶來(lái)巨大變革
- 科技進(jìn)步不斷推動(dòng)人類(lèi)生產(chǎn)力的提升，從傳統的手工制造到自動(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(lái)了許多變化，人工智能逐漸應用到工業(yè)制造等多個(gè)領(lǐng)域中去，并驅動(dòng)了巨大的經(jīng)濟價(jià)值。 傳統制造業(yè)依賴(lài)于廉價(jià)的勞動(dòng)力，通過(guò)大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報。然而，今天的市場(chǎng)變得越來(lái)越多樣化，消費者的需求在不斷變化，要求工廠(chǎng)有快速生產(chǎn)出不同型號產(chǎn)品的能力。 自動(dòng)化和機器換人解決了勞動(dòng)力不足的問(wèn)題，但想要滿(mǎn)足今天小批量、多樣化的生產(chǎn)要求還是達不到。實(shí)現更高效率的生產(chǎn)需要通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數據分析和人工
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機器學(xué)習給制造業(yè)帶來(lái)巨大變革
- 科技進(jìn)步不斷推動(dòng)人類(lèi)生產(chǎn)力的提升，傳統制造業(yè)依賴(lài)于廉價(jià)的勞動(dòng)力，通過(guò)大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報。采用機器學(xué)習改進(jìn)生產(chǎn)系統，有利于企業(yè)提升業(yè)績(jì)效率。
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Arm公布Project Trillium提供業(yè)界最具擴展性、應用范圍最廣的機器學(xué)習計算平臺
- Arm公司近期宣布了其Project Trillium項目，這是一套包括新的高度可擴展處理器的Arm IP組合，這些產(chǎn)品可以提供增強的機器學(xué)習(ML)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(NN)功能。當前的技術(shù)產(chǎn)品主要針對移動(dòng)設備市場(chǎng)，將讓全新的搭載機器學(xué)習功能的設備具有先進(jìn)的計算能力，包括最先進(jìn)的目標檢測功能?！ rm IP 產(chǎn)品事業(yè)部總裁 Rene Haas 表示：“隨著(zhù)人工智能快速部署到終端設備，大量提升計算需求的同時(shí)，也要求保持出色的能效表現。&n
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?機器學(xué)習介紹
您好，目前還沒(méi)有人創(chuàng )建詞條?機器學(xué)習!
歡迎您創(chuàng )建該詞條，闡述對?機器學(xué)習的理解，并與今后在此搜索?機器學(xué)習的朋友們分享。 創(chuàng )建詞條
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