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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
自動(dòng)駕駛技術(shù)有多熱？三年全球投資超800億美元
- 北京時(shí)間10月18日晚間消息，美國知名研究機構“布魯金斯研究院”(The Brookings institute)今日發(fā)布報告稱(chēng)，全球汽車(chē)廠(chǎng)商和科技公司已在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域投入了約800億美元，但到目前為止仍沒(méi)有一家明顯的領(lǐng)先廠(chǎng)商。 自動(dòng)駕駛汽車(chē)是目前的一大熱點(diǎn)，福特汽車(chē)、通用汽車(chē)、蘋(píng)果公司、特斯拉、黑莓、谷歌(Waymo)和百度等汽車(chē)廠(chǎng)商和科技公司都在研發(fā)相關(guān)技術(shù)。布魯金斯研究院對2014年8月至2017年6月全球自動(dòng)駕駛汽車(chē)研發(fā)領(lǐng)域的投資進(jìn)行了統計，發(fā)現這三年的投資額就達
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相比GPU和GPP，FPGA是深度學(xué)習的未來(lái)？
- 相比GPU和GPP，FPGA是深度學(xué)習的未來(lái)？-相比GPU和GPP，FPGA在滿(mǎn)足深度學(xué)習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線(xiàn)并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學(xué)習應用中展現GPU和GPP所沒(méi)有的獨特優(yōu)勢。同時(shí)，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習框架已成為可能。未來(lái)，FPGA將有效地適應深度學(xué)習的發(fā)展趨勢，從架構上確保相關(guān)應用和研究能夠自由實(shí)現。
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阿里成立達摩院 ：為未來(lái)科技創(chuàng )新儲備基礎能力
- 10月11日，在2017杭州·云棲大會(huì )上，阿里巴巴集團正式宣布成立 “達摩院”，聚焦研究量子計算、機器學(xué)習、基礎算法、網(wǎng)絡(luò )安全、視覺(jué)計算、自然語(yǔ)言處理、人機自然交互、芯片技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式系統等，涵蓋機器智能、智聯(lián)網(wǎng)、金融科技等多個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，為人類(lèi)未來(lái)三十年科技創(chuàng )新儲備基礎能力。 此外，為保障未來(lái)達摩院的發(fā)展，馬云宣布，未來(lái)3年內，阿里巴巴將在技術(shù)研發(fā)上的投入一千億人民幣在全球范圍內尋找人才、投入技術(shù)、開(kāi)拓未來(lái)。 會(huì )上
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Python語(yǔ)言下的機器學(xué)習庫
- Python是最好的編程語(yǔ)言之一，在科學(xué)計算中用途廣泛：計算機視覺(jué)、人工智能、數學(xué)、天文等。它同樣適用于機器學(xué)習也是意料之中的事?！ ‘斎?，它也有些缺點(diǎn);其中一個(gè)是工具和庫過(guò)于分散。如果你是擁有unix思維(unix-minded)的人，你會(huì )覺(jué)得每個(gè)工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同庫和工具的優(yōu)缺點(diǎn)，這樣在構建系統時(shí)才能做出合理的決策。工具本身不能改善系統或產(chǎn)品，但是使用正確的工具，我們可以工作得更高效，生產(chǎn)率更高。因此了解正確的工具，對你的工作領(lǐng)域是非常重要的?！ ∵@篇文章
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如何入門(mén)Python與機器學(xué)習
- 編者按：本書(shū)節選自圖書(shū)《Python與機器學(xué)習實(shí)戰》，Python本身帶有許多機器學(xué)習的第三方庫，但本書(shū)在絕大多數情況下只會(huì )用到Numpy這個(gè)基礎的科學(xué)計算庫來(lái)進(jìn)行算法代碼的實(shí)現。這樣做的目的是希望讀者能夠從實(shí)現的過(guò)程中更好地理解機器學(xué)習算法的細節，以及了解Numpy的各種應用。不過(guò)作為補充，本書(shū)會(huì )在適當的時(shí)候應用scikit-learn這個(gè)成熟的第三方庫中的模型?！ 皺C器學(xué)習”在最近雖可能不至于到人盡皆知的程度，卻也是非?；馃岬脑~匯。機器學(xué)習是英文單詞“Machine?Learning”
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AI研究：如何讓機器學(xué)習算法解釋自己的決策？
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的預測能力推動(dòng)了最近的人工智能熱潮，但很難解釋他們是如何做出決定的。一項旨在揭示語(yǔ)言處理網(wǎng)絡(luò )內部工作原理的新技術(shù)，只是為揭示這些“黑匣子”而做出的最新努力。 我們發(fā)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )如此神秘，這可能并不奇怪，因為它們基本上是基于人類(lèi)大腦而建立的，我們也在努力破譯這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。他們學(xué)習的模型并不像傳統的計算機程序那樣整齊地存儲在數據庫中，而是由成千上萬(wàn)的虛擬神經(jīng)元之間的連接組成。 這些連接不是由人類(lèi)程序員設定的，相反，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )本質(zhì)上是通過(guò)在大量數據中尋找模式來(lái)進(jìn)行編程
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谷歌云新增Nvidia GPU為機器學(xué)習提速
- Google宣布在多個(gè)地區上線(xiàn)新的Nvidia GPU，希望以此更多用戶(hù)在Google云中運行他們的機器學(xué)習和人工智能工作負載。 專(zhuān)用的云GPU(例如Nvidia開(kāi)發(fā)的GPU)旨在加速機器學(xué)習訓練和推理、地球物理數據處理、模擬、地震分析和分析建模等工作負載。 Google Compute Engine產(chǎn)品經(jīng)理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示，Google已經(jīng)宣布開(kāi)始測試Nvidia的P100 GPU。此外據稱(chēng)Nvidia的K80 GPU現在也已經(jīng)
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機器學(xué)習介紹
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