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?機器學(xué)習 文章 進(jìn)入?機器學(xué)習技術(shù)社區
云中的機器學(xué)習：FPGA上的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
- 人工智能正在經(jīng)歷一場(chǎng)變革，這要得益于機器學(xué)習的快速進(jìn)步。在機器學(xué)習領(lǐng)域，人們正對一類(lèi)名為“深度學(xué)習”算法產(chǎn)生濃厚的興趣，因為這類(lèi)算法具有出色的大數據集性能。在深度學(xué)習中，機器可以在監督或不受監督的方式下從大量數據中學(xué)習一項任務(wù)。大規模監督式學(xué)習已經(jīng)在圖像識別和語(yǔ)音識別等任務(wù)中取得巨大成功。
- 關(guān)鍵字： 人工智能 機器學(xué)習 FPGA 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
谷歌發(fā)布"自動(dòng)機器學(xué)習"技術(shù) AI可自我創(chuàng )造
- 5月24日消息，據Inverse報道，今年5月份，谷歌宣布其人工智能(AI)研究取得重大進(jìn)展，似乎幫助科幻小說(shuō)中最聳人聽(tīng)聞的末日預言成為現實(shí)。谷歌推出名為“自動(dòng)機器學(xué)習(AutoML)”的技術(shù)，在無(wú)需人類(lèi)工程師的支持下，允許AI進(jìn)行自我創(chuàng )造。 從表面上看，這種技術(shù)可能會(huì )讓人覺(jué)得AI發(fā)展終于迎來(lái)“奇點(diǎn)時(shí)刻”，它正在失去控制。但實(shí)際上，谷歌正利用它將機器學(xué)習令人不可思議的力量交到普通人手中。從本質(zhì)上講，AutoML的策略就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )設計其他神經(jīng)
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編輯記者等注定被機器人淘汰？我們可以去學(xué)編程
- 5月5日消息，據《金融時(shí)報》報道，現在也許是放棄從事新聞工作、成為機器學(xué)習程序員的時(shí)候了。這似乎是個(gè)符合邏輯的舉動(dòng)，與“如果不能打敗他們，就加入他們”的理念不謀而合。過(guò)去幾年里，我們已經(jīng)看到過(guò)成千上萬(wàn)的專(zhuān)欄文章討論人們擔心機器人搶走他們的工作?，F在看來(lái)，唯一可保安全的工作就是為機器人編程。 這份工作的薪酬也很吸引人，機器學(xué)習專(zhuān)家的薪酬是計算機行業(yè)從業(yè)人員中最高的。程序員在線(xiàn)社區Stack Overflow統計顯示，在美國，機器學(xué)習專(zhuān)家的平均年薪超過(guò)10萬(wàn)美元。在英國和法國
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像魚(yú)兒離不開(kāi)水，未來(lái)我們將高度依賴(lài)機器學(xué)習
- 在未來(lái)10年中，機器學(xué)習技術(shù)將日益成為我們生活中不必可少的部分，并改變我們的工作和生活方式。
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斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記15——隱含語(yǔ)義索引、奇異值分解、獨立成分分析
- 我們在上一篇筆記中講到了PCA(主成分分析)。PCA是一種直接的降維方法，通過(guò)求解特征值與特征向量，并選取特征值較大的一些特征向量來(lái)達到降維的效果?！ ”疚睦^續PCA的話(huà)題，包括PCA的一個(gè)應用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隱含語(yǔ)義索引)和PCA的一個(gè)實(shí)現——SVD(Singular Value Decomposition,奇異值分解)。在SVD和LSI結束之后，關(guān)于PCA的內容就告一段落。視頻的后半段開(kāi)始講無(wú)監督學(xué)習
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機器學(xué)習技術(shù)使物聯(lián)網(wǎng)設備更加強大云端運算為幕后推手
- 物聯(lián)網(wǎng)(IOT))產(chǎn)業(yè)吸引眾多科技廠(chǎng)商投入，而產(chǎn)品是否具備機器學(xué)習能力，決定其是否能獲得消費者青睞。 根據VentureBeat報導，1996年時(shí)，芝加哥的CookCountyHospital急診室使用一種算法來(lái)了解，當病人出現胸痛癥狀時(shí)，是否是因為患有心臟病，應該要將他們移入病床。該算法使用一種系統性的基本測試，為快速、有效而且精準的方法?？梢园?0%的病人劃分到低風(fēng)險領(lǐng)域，其他病人中有95%為心臟病患，精準度高于一般醫生判斷的75～89%。而當時(shí)還沒(méi)有深度運算技術(shù)。 現在全世界一年有6
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斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記14——主成分分析
- 上一篇筆記中，介紹了因子分析模型，因子分析模型使用d維子空間的隱含變量z來(lái)擬合訓練數據，所以實(shí)際上因子分析模型是一種數據降維的方法，它基于一個(gè)概率模型，使用EM算法來(lái)估計參數?！ ”酒饕榻BPCA(Principal Components Analysis, 主成分分析)，也是一種降維方法，但是該方法比較直接，只需計算特征向量就可以進(jìn)行降維了。本篇對應的視頻是公開(kāi)課的第14個(gè)視頻，該視頻的前半部分為因子分析模型的EM求解，已寫(xiě)入筆記13，本篇只是后半部分的筆記，所以?xún)热?/li>
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2017全球機器學(xué)習技術(shù)大會(huì )
- 以機器學(xué)習為代表的人工智能技術(shù)已經(jīng)被公認為未來(lái)5～10年技術(shù)變革的浪潮，它必將全方位改變未來(lái)人們的工作和生活方式。秉承“全球專(zhuān)家、連接智慧”的宗旨，我們特邀三十多位全球機器學(xué)習領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)袖和行業(yè)應用專(zhuān)家，于2017年6月29-30日在北京舉辦「2017全球機器學(xué)習技術(shù)大會(huì )」活動(dòng)家提供大會(huì )在線(xiàn)報名服務(wù)。大會(huì )融合主題演講、互動(dòng)研討、案例分享、高端培訓等多種形式，探討機器學(xué)習在各領(lǐng)域的發(fā)展和實(shí)踐應用。未來(lái)已來(lái)，Are?You?Ready??來(lái)2017全球機器學(xué)習技術(shù)大會(huì )，一場(chǎng)
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