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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
2018 NI趨勢展望報告
- 我們進(jìn)入21世紀已近20年，從自主學(xué)習機器人、價(jià)格不再遙不可及的基組測序、到無(wú)處不在的數據存儲，不可否認，技術(shù)的發(fā)展從未如此之快。以此速度面向未來(lái)，我們是時(shí)候審慎思考我們將去向何方、我們該如何到達。
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機器視覺(jué)-今日洞察和未來(lái)展望
- 為了比競爭對手更好地服務(wù)其目標客戶(hù)，當今的嵌入式設計團隊正在尋求機器學(xué)習(ML)和深度學(xué)習(DL)等新技術(shù)，以便在有限的資源下按時(shí)向市場(chǎng)開(kāi)發(fā)和部署復雜的機器和設備。借助這些技術(shù)，團隊可以使用數據驅動(dòng)的方法構建復雜的單系統或多系統模型。?ML和DL算法不是使用基于物理學(xué)的模型來(lái)描述系統的行為，而是透過(guò)數據推斷出系統的模型。?傳統ML算法適用于處理數據量相對較小且問(wèn)題的復雜度較低的情況。?但如果是像自動(dòng)駕駛汽車(chē)這樣的大數據問(wèn)題呢??解決這個(gè)挑戰需要采用DL技術(shù)。&n
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三個(gè)核心要素幫你應對機器學(xué)習挑戰
- 2016年，“機器學(xué)習”還只是被Gartner?視為一個(gè)“流行詞”，到如今，它已發(fā)展成為幾乎所有?IT?人士都在思考、探索或執行的一件事。毫無(wú)疑問(wèn)，基于數據的分析和預測(機器從信息資源中學(xué)習，然后通知業(yè)務(wù)部門(mén)及其他部門(mén)并影響其行動(dòng))已經(jīng)是當今迅速增長(cháng)的最新、最熱門(mén)的技術(shù)領(lǐng)域之一。但對于那些正在進(jìn)入機器學(xué)習領(lǐng)域的參與者來(lái)說(shuō)，理想和現實(shí)之間仍無(wú)法平衡;正如每個(gè)不斷發(fā)展的新興事業(yè)一樣，基礎設施之水既能載舟，亦能覆舟?！ artner已經(jīng)確定了三種主要的最佳實(shí)踐，基礎設施和運營(yíng)
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【E問(wèn)E答】什么是數據科學(xué)、機器學(xué)習和AI？它們有啥區別？
- 當我進(jìn)行以數據科學(xué)家進(jìn)行自我介紹時(shí)，經(jīng)常會(huì )被問(wèn)道：“數據科學(xué)和機器學(xué)習有什么區別?”或者“這是不是意味著(zhù)你在研究人工智能?”所以我將通過(guò)本文進(jìn)行回答?！ ∵@些領(lǐng)域確實(shí)有很多重疊的地方，但它們并不是一個(gè)領(lǐng)域：即使很難用語(yǔ)言表達，這些領(lǐng)域的大多數專(zhuān)家也都能直觀(guān)的理解特定的工作是如何被分類(lèi)為數據科學(xué)、機器學(xué)習或人工智能的?！ ∷栽谶@篇文章中，我提出了關(guān)于這三個(gè)領(lǐng)域差異的簡(jiǎn)化定義: ·數據科學(xué)產(chǎn)生洞察力?！ C器學(xué)習做出預測?！ と斯ぶ悄苌尚袨??！ ★@然，這不是一個(gè)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)習初創(chuàng )企業(yè)SkipFlag 深化AI領(lǐng)域業(yè)務(wù)
- 全球知名HRM SaaS廠(chǎng)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(guò)深度學(xué)習幫助企業(yè)解讀每天收集的大量數據。 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)規劃領(lǐng)域的軟件即服務(wù)，進(jìn)入更先進(jìn)的技術(shù)領(lǐng)域。他透露：“此次收購S(chǎng)kipFlag是我們在機器學(xué)習、高級搜索以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域持續投入的一大進(jìn)展，從而實(shí)現了產(chǎn)品速度以及智能化的提升，進(jìn)而為用戶(hù)提供所需的見(jiàn)解。&r
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助力上?？苿?chuàng )中心建設，AI大師Alan Yuille教授走進(jìn)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(jìn)上?！被顒?dòng)，在上海交通大學(xué)成功舉辦。據悉，本次活動(dòng)由上海市經(jīng)濟和信息化委員會(huì )、徐匯區人民政府、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟聯(lián)合指導，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(huì )協(xié)辦?！ lan Yuille教授師從著(zhù)名天體物理學(xué)家霍金，是全球人工智能計算機視覺(jué)領(lǐng)域奠基人，是首位將“學(xué)習”引入計算機視覺(jué)領(lǐng)域的大師，最早開(kāi)始用
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IBM展示10倍速GPU機器學(xué)習，處理30GB訓練數據只要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)表大數據機器學(xué)習解決方案，此方法可以利用GPU在一分鐘內處理完30GB的訓練數據集，是現存有限內存訓練方法的10倍。 研究團隊表示，機器訓練在大數據時(shí)代遇到的挑戰是動(dòng)輒TB等級起跳的訓練數據，這是常見(jiàn)卻又棘手的問(wèn)題，或許一臺有足夠內存容量的服務(wù)器，就能將所有訓練數據都加載內存中進(jìn)行運算，但是仍要花費數小時(shí)，甚至是數周。 他們認為，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
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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(huì )在烏鎮拉開(kāi)帷幕，本次大會(huì )以“發(fā)展數字經(jīng)濟 促進(jìn)開(kāi)放共享——攜手共建網(wǎng)絡(luò )空間命運共同體”為主題。來(lái)自全球的科技大佬們齊聚于此，紛紛帶來(lái)了對當前科技發(fā)展的獨到理解和看法。 百度公司董事長(cháng)兼首席執行官李彥宏詳細談到了人工智能方面的內容。他首先介紹今天的人工智能仍處在一個(gè)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(cháng)一樣，而當時(shí)的中國互聯(lián)網(wǎng)甚至世界互聯(lián)網(wǎng)增長(cháng)動(dòng)力有三個(gè)：網(wǎng)民人數的增加、上網(wǎng)時(shí)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)習將推動(dòng)下一次工業(yè)革命的到來(lái)
- 在1日舉辦的“全球思想盛筵-人工智能與人類(lèi)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(chēng)機器學(xué)習將推動(dòng)下一次工業(yè)革命的到來(lái)。 John E. Hopcroft認為，人工智能的許多項目還不能提取一個(gè)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(jìn)行一次革命，讓我們看到一個(gè)物品能夠立刻理解。 John E. Hopcroft表示，AI現在還處在一個(gè)比較早期的階段，下
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谷歌的AI布局：機器學(xué)習是重心 繼續在中國招人
- 自發(fā)布AI First戰略后，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(huì )上發(fā)布了包括手機、耳機和智能音箱等多款AI硬件，構建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(zhuān)注AI的前沿研究和解決實(shí)際問(wèn)題。 近幾年，Google每年都會(huì )舉行 APAC(亞太區年度媒體會(huì )議)。作為從Mobile First戰略轉移到AI First的科技巨頭，此次媒體會(huì )議的焦點(diǎn)自然是人工智能，“Made with AI”。
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誰(shuí)才是機器學(xué)習時(shí)代最合適的編程語(yǔ)言？
- 開(kāi)發(fā)者到底應該學(xué)習哪種編程語(yǔ)言才能獲得機器學(xué)習或數據科學(xué)這類(lèi)工作呢?這是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。我們在許多論壇上都有討論過(guò)?，F在，我可以提供我自己的答案并解釋原因，但我們先看一些數據。畢竟，這是機器學(xué)習者和數據科學(xué)家應該做的事情：看數據，而不是看觀(guān)點(diǎn)?！ ∽屛覀兛匆恍祿?。我將在Indeed.com上使用趨勢搜索。它可以根據時(shí)間搜尋實(shí)際工作機會(huì )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查。這種指標更能體現技能的受歡迎程度?！ ≡?huà)不多說(shuō)，上數據。我搜
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大規模機器學(xué)習框架的四重境界
- 1. 背景 自從google發(fā)表著(zhù)名的GFS、MR、BigTable三篇paper以后，互聯(lián)網(wǎng)正式迎來(lái)了大數據時(shí)代。大數據的顯著(zhù)特點(diǎn)是大，哪里都大的大。本篇主要針對volume大的數據時(shí)，使用機器學(xué)習來(lái)進(jìn)行數據處理過(guò)程中遇到的架構方面的問(wèn)題做一個(gè)系統的梳理?！ ∮辛薌FS我們有能力積累海量的數據樣本，比如在線(xiàn)廣告的曝光和點(diǎn)擊數據，天然具有正負樣本的特性，累積一兩個(gè)月往往就能輕松獲得百億、千億級的訓練樣本。這樣海量的樣本如何存儲?用什么樣的模型可以學(xué)習海量樣本中有用的pattern?這些問(wèn)題
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?機器學(xué)習介紹
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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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