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?機器學(xué)習 文章 進(jìn)入?機器學(xué)習技術(shù)社區
最全面的52個(gè)機器學(xué)習API盤(pán)點(diǎn)，一文讓你全get
- Microsoft?CogniTIve?Service?-?Computer?Vision:?該API能夠根據用戶(hù)輸入與用戶(hù)選擇分析可視化內容。譬如根據內容來(lái)標記圖片、進(jìn)行圖片分類(lèi)、人類(lèi)識別并且返回他們的相似性、進(jìn)行領(lǐng)域相關(guān)的內容識別、創(chuàng )建圖片的內容描述、定位圖片中的文本、對圖片內容進(jìn)行成人分級等?！ ekognition:?該API能夠根據社交圖片應用的特點(diǎn)提供快速面部識別與場(chǎng)景識別。譬如基于人眼、嘴、面部以及鼻子等等特征進(jìn)行性
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谷歌定制機器學(xué)習芯片強悍：比GPU加CPU至少快15倍
- 北京時(shí)間4月6日消息，谷歌開(kāi)發(fā)定制芯片，它可以提高機器學(xué)習算法的運算速度，這不是什么秘密。谷歌管這些處理器叫作Tensor Processing Units(簡(jiǎn)稱(chēng)TPU)，2016年5月，谷歌在I/O開(kāi)發(fā)者大會(huì )上首次展示了TPU，之后再也沒(méi)有提供更多細節，谷歌只是說(shuō)它正在用TPU優(yōu)化TensorFlow機器學(xué)習框架。今天，谷歌公布了更多內容。 根據谷歌自己制定的基準，TPU執行谷歌常規機器學(xué)習任務(wù)時(shí)，速度比標準GPU/CPU組合產(chǎn)品平均快了15倍至30倍。標準GPU/CPU組合產(chǎn)品將英特爾Has
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《紐約客》：人工智能之于醫生，是助手還是對手？
- 雷鋒網(wǎng)按：今年，人工智能在各個(gè)垂直領(lǐng)域的應用備受關(guān)注，其中醫療又是一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域?！都~約客》發(fā)表的這篇深度長(cháng)文，從醫學(xué)和計算機兩個(gè)領(lǐng)域詳細描述了業(yè)內人士如何看待人工智能在醫療診斷方面的應用。作者 Siddhartha Mukherjee 是醫學(xué)領(lǐng)域專(zhuān)家。本文發(fā)布在《紐約客》網(wǎng)站，雷鋒網(wǎng)整理編譯。 去年 11 月的一個(gè)深夜，一位 Bronx 的 54 歲老婦來(lái)到哥倫比亞大學(xué)醫療中心，她說(shuō)自己頭痛欲裂，視力已經(jīng)開(kāi)始模糊，左手也變得麻木且不聽(tīng)使喚了。醫生進(jìn)行初步檢查后決定對老婦的頭部進(jìn)行 CT 掃描。
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IT峰會(huì )：聽(tīng)BAT大佬們談人工智能
- 可以容納近千人的五洲廳到了4月2日下午，聽(tīng)眾少了1/4，上午滿(mǎn)員有人還想擠進(jìn)來(lái)，因為稍有的BAT三大大佬都在。這像極了現在的人工智能虛火過(guò)旺，人人朋友圈都在談人工智能，似乎不說(shuō)句人工智能就不是搞科技的似的，但人工智能急需冷靜下來(lái)直面其發(fā)展的階段和可能帶來(lái)的問(wèn)題。 站在旁觀(guān)者角度的經(jīng)濟學(xué)家，清華大學(xué)國家金融研究院院長(cháng)朱民一連十問(wèn)，讓科技圈大佬們開(kāi)始反思人工智能帶來(lái)的倫理道德的挑戰;而微軟全球執行副總裁沈向洋則從專(zhuān)業(yè)角度指明了人工智能目前還在哪些方面有待提高和突破;企業(yè)實(shí)干派馬化騰和李彥宏則講述了各
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斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記9--偏差/方差、經(jīng)驗風(fēng)險最小化、聯(lián)合界、一致收斂
- 本篇與前面不同，主要內容不是算法，而是機器學(xué)習的另一部分內容——學(xué)習理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經(jīng)驗風(fēng)險最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)?！ g對學(xué)習理論的重要性很是強調，他說(shuō)理解了學(xué)習理論是對機器學(xué)習只懂皮毛的人和真正理解機器學(xué)習的人的區別。學(xué)習理論的重要性在于通過(guò)它能夠針對實(shí)際問(wèn)題更好的選擇模型，修改模型?！?/li>
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斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記7-NB多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、SVM初步
- 本篇筆記針對ML公開(kāi)課的第七個(gè)視頻，主要內容包括最優(yōu)間隔分類(lèi)器(Optimal Margin Classifier)、原始/對偶問(wèn)題(Primal/Dual Problem)、svm的對偶問(wèn)題，都是svm(support vector machine，支持向量機)的內容?！ ?nbsp; &n
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斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記6-NB多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、SVM初步
- 本篇筆記針對斯坦福ML公開(kāi)課的第6個(gè)視頻，主要內容包括樸素貝葉斯的多項式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Neural Network)、支持向量機(Support Vector Machine)的函數間隔(functionalmargin)與幾何間隔(geometricmargin)?！ ?nbsp; &nbs
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機器學(xué)習——深度學(xué)習(Deep Learning)之我見(jiàn)
- Deep Learning是機器學(xué)習中一個(gè)非常接近AI的領(lǐng)域，其動(dòng)機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，最近研究了機器學(xué)習中一些深度學(xué)習的相關(guān)知識，本文給出一些很有用的資料和心得?！ ey Words：有監督學(xué)習與無(wú)監督學(xué)習，分類(lèi)、回歸，密度估計、聚類(lèi)，深度學(xué)習，Sparse DBN， 1. 有監督學(xué)習和無(wú)監督學(xué)習 給定一組數據(input，target)為Z=(X，Y)?！ ∮斜O督學(xué)習：最常見(jiàn)的是regression &
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阿里組建獨立技術(shù)研發(fā)部門(mén) 加碼人工智能
- 阿里巴巴正在重新組建一個(gè)獨立研發(fā)部門(mén)，以布局包括機器學(xué)習在內需要中長(cháng)期投入的技術(shù)。 在這項被稱(chēng)作“NASA”的頗為宏大的計劃中，阿里巴巴將包括機器學(xué)習、芯片、IoT、操作系統、生物識別在內的領(lǐng)域都圈入了該部門(mén)中。一位阿里云內部人士告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，阿里云將在“NASA”計劃中扮演技術(shù)“出口”角色。此外其向記者確認，阿里巴巴并不會(huì )簡(jiǎn)單地抽調各業(yè)務(wù)線(xiàn)技術(shù)部門(mén)來(lái)支撐“NASA”計劃，阿里方面已經(jīng)計劃
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Xilinx用reVISION向視覺(jué)學(xué)習亮劍
- 在人工智能、機器學(xué)習興起的今天，All Programmable技術(shù)和器件廠(chǎng)商Xilinx也帶來(lái)了爆品，發(fā)布了全新的reVISION堆棧，劍指視覺(jué)導向的機器學(xué)習應用。該解決方案無(wú)需額外花費，搭載Xilinx的Zynq和處理器平臺即可加速設計?？梢钥吹?，通過(guò)“芯片+軟件堆?！钡牟呗?，Xilinx把競爭矛頭直指圖形芯片廠(chǎng)商——英偉達的Tegra GPU和ADAS廠(chǎng)商Mobileye等。
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3D打?。珯C器學(xué)習＝醫療傳感器？
- 機器學(xué)習技術(shù)是一個(gè)重要的和廣泛的計算領(lǐng)域，其中算法基于其處理的數據進(jìn)行預測而沒(méi)有被明確地編程。因此，將機器學(xué)習與3D打印相結合的前景，正如UCLA的研究人員在一個(gè)新項目中可以看出的，這絕對是一個(gè)令人興奮的領(lǐng)域。使用具有可以通過(guò)機器學(xué)習技術(shù)修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來(lái)檢測微小物品，例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質(zhì)。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。 等離子體感測已經(jīng)在醫學(xué)研究中使用多年，以便收集關(guān)于亞微觀(guān)級別的物質(zhì)組成的信息。該方法將光照射到
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