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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
重磅|賽昉科技發(fā)布全球性能最強的RISC-V 天樞系列處理器內核
- 近日，RISC-V處理器供應商——賽昉科技有限公司，發(fā)布全球性能最高的基于RISC-V的處理器內核 –天樞系列處理器。該系列處理器是商用化基于RISC-V指令集架構的64位超高性能內核，針對性能和頻率做了高度的優(yōu)化，具有非常優(yōu)異的性能，頻率可達3.5GHz@TSMC 7nm，SPECint2006 數值為31.2 @ 3.5GHz，Dhrystone 達到5.6 DMIPS/MHz，專(zhuān)為高性能計算應用市場(chǎng)而設計，可廣泛應用于數據中心、PC、移動(dòng)終端、高性能網(wǎng)絡(luò )通訊、機器學(xué)習等領(lǐng)域。天樞系列處理器的發(fā)布標志
- 關(guān)鍵字： RISC-V 天樞系列處理器內核 機器學(xué)習 亂序執行 超標量設計 向量運算 虛擬化技術(shù)
臺積電已在利用人工智能和機器學(xué)習技術(shù)處理芯片生產(chǎn)數據 以改進(jìn)生產(chǎn)
- 據國外媒體報道，谷歌人工智能程序AlphaGo在2016年開(kāi)始的人機圍棋大戰中擊敗李世石等一眾人類(lèi)圍棋高手，讓外界意識到了人工智能的巨大潛力，人工智能和機器學(xué)習也已廣泛的應用于生產(chǎn)生活。為蘋(píng)果、AMD等眾多公司代工芯片、近幾年在芯片制程工藝方面走在行業(yè)前列的芯片代工商臺積電，就已在利用人工智能和機器學(xué)習技術(shù)，以改進(jìn)他們的芯片生產(chǎn)。臺積電已開(kāi)始利用人工智能和機器學(xué)習技術(shù)，是他們負責先進(jìn)技術(shù)業(yè)務(wù)發(fā)展的一名高管，在官網(wǎng)上透露的，主要是用于芯片生產(chǎn)過(guò)程中的數據處理。這名高管在臺積電的官網(wǎng)上表示，生產(chǎn)的芯片越多，從
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浪潮云海Insight大數據平臺成功入圍機器學(xué)習市場(chǎng)第一陣營(yíng)
- 日前，國際權威分析機構Forrester發(fā)布中國預測分析和機器學(xué)習市場(chǎng)研究報告《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》（簡(jiǎn)稱(chēng)PAML），浪潮與百度、阿里云、騰訊云等企業(yè)入選中國預測分析和機器學(xué)習市場(chǎng)第一陣營(yíng)。該報告指出，在A(yíng)I開(kāi)發(fā)流程中首先要解決的就是數據準備問(wèn)題，企業(yè)的數據采集、存儲、處理和分析能力將會(huì )直接影響AI模型開(kāi)發(fā)、訓練和部署，由此可見(jiàn)提升數據處理效率已經(jīng)成為推動(dòng)企業(yè)AI
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Forrester機器學(xué)習平臺榜單：浪潮與百度、騰訊云等領(lǐng)跑第一陣營(yíng)
- 日前，國際權威分析機構Forrester發(fā)布《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》（簡(jiǎn)稱(chēng)：PAML）報告，浪潮憑借領(lǐng)先的產(chǎn)品功能以及卓越的商業(yè)化能力入圍中國預測分析和機器學(xué)習市場(chǎng)第一陣營(yíng)。Forrester Now Tech是Forrester機構在中國乃至全球范圍內影響力最大、市場(chǎng)認可度最高的報告系列之一，旨在為企業(yè)IT決策、產(chǎn)品選型等提供基于市場(chǎng)規模、產(chǎn)品功能維度的價(jià)值參考。Forres
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意法半導體發(fā)布STM32狀態(tài)監測功能包，通過(guò)Cartesiam工具簡(jiǎn)化機器學(xué)習過(guò)程
- 意法半導體近日發(fā)布一款免費的STM32軟件功能包，讓用戶(hù)可以用微控制器探索套件快速創(chuàng )建、訓練、部署?工業(yè)狀態(tài)監測智能邊緣設備?。FP-AI-NANOEDG1軟件包?由意法半導體與機器學(xué)習專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)科技公司、ST授權合作伙伴Cartesiam共同開(kāi)發(fā)，包含捕獲傳感器數據，集成和運行Cartesiam的NanoEdge庫所需的全部驅動(dòng)程序、中間件、文檔和代碼示例。即使用戶(hù)沒(méi)有專(zhuān)業(yè)的AI技能，也能在Windows?10或Ubuntu PC機上，用Cartesiam NanoEdge?
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關(guān)于如何使用機器學(xué)習來(lái)做異常檢測的7個(gè)問(wèn)題
- 導讀異常檢測的一些入門(mén)問(wèn)題。問(wèn)問(wèn)題是學(xué)習的最好方法之一。但有時(shí)你不知道從哪里開(kāi)始，或者該問(wèn)什么 —— 尤其是在你還比較熟悉的異常檢測之類(lèi)的話(huà)題上。在這種情況下，最好傾聽(tīng)別人的問(wèn)題，讓他們的思路來(lái)指導你的學(xué)習。以下是我們在“[Ask Me Anything: Anomaly Detection](https://www.tibco.com/events/ask-me- anything-webinar-anomaly-detecing-machine -learning)”網(wǎng)絡(luò )研討會(huì )上收到的
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誰(shuí)才是讓AI產(chǎn)生偏見(jiàn)的幕后推手？
- 美國麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗室研究項目顯示，人工智能識別淺色皮膚男性的平均錯誤率不超過(guò)1%，識別深色皮膚女性的平均錯誤率達35%…… 人臉識別所導致的偏見(jiàn)問(wèn)題一直受到廣泛關(guān)注。近期，一篇關(guān)于圖像超分辨率的論文引發(fā)了對于產(chǎn)生偏見(jiàn)原因的新?tīng)幷??！ 【W(wǎng)友利用論文中的開(kāi)源代碼進(jìn)行了模型推理，在使用時(shí)發(fā)現，非白人面孔的高糊照片被還原成了一張白人面孔。對此，2018年圖靈獎得主、AI領(lǐng)軍人物楊立昆（Yann?LeCun）在推特上指出，當數據有偏見(jiàn)時(shí)，機器學(xué)習系統就變得有偏見(jiàn)。而這一觀(guān)
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三星采用新思科技的IC Compiler II 機器學(xué)習技術(shù)設計新一代5納米移動(dòng)SoC芯片
- 重點(diǎn)：IC Compiler II和Fusion Compiler的機器學(xué)習技術(shù)助力三星將頻率提高高達5%，功耗降低5%機器學(xué)習預測性技術(shù)可加快周轉時(shí)間(TAT)，使三星能夠跟上具挑戰性的設計時(shí)間表三星在即將推出的新一代移動(dòng)芯片流片中部署了機器學(xué)習技術(shù)新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達克股票代碼：SNPS）今天宣布，三星(Samsung)為其新一代5納米移動(dòng)芯片生產(chǎn)設計，采用了IC Compiler? II布局布線(xiàn)解決方案（新思科技Fusion Design Platform?的一
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機器學(xué)習背后的數學(xué)支柱，這5本書(shū)幫你搞定！
- 機器學(xué)習從只適用于研發(fā)人員的工具變成了被廣泛采納使用的方法，多虧了開(kāi)源機器學(xué)習和深度學(xué)習框架的爆炸性發(fā)展?，F如今，機器學(xué)習領(lǐng)域比以往任何時(shí)候都更容易上手。同時(shí)，這也助力了我們目前所經(jīng)歷的科技的瘋狂發(fā)展。弄清算法是如何真正工作的，可以幫助你在設計、開(kāi)發(fā)和調試機器學(xué)習系統方面獲得巨大優(yōu)勢。很多人提到數學(xué)就打哆嗦，機器學(xué)習恰巧涉及很多數學(xué)知識，這項任務(wù)可能會(huì )令很多人怯步。然而，數學(xué)并不該成為人們在機器學(xué)習領(lǐng)域的“絆腳石”。相反，學(xué)好數學(xué)對于掌握機器學(xué)習非常有必要。從高層次上講，機器學(xué)習中涉及四大數學(xué)支柱：線(xiàn)性代
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機器學(xué)習如何賦能EDA
- 在20／22nm引入FinFET以后，先進(jìn)工藝變得越來(lái)越復雜。在接下來(lái)的發(fā)展中，實(shí)現“每?jì)赡陮⒕w管數量增加一倍，性能也提升一倍”變得越來(lái)越困難。摩爾定律的發(fā)展遇到了瓶頸，先進(jìn)制程前進(jìn)的腳步開(kāi)始放緩。但是由于當今先進(jìn)電子設備仍需求先進(jìn)工藝的支持，因此，還有一些晶圓廠(chǎng)還在致力于推動(dòng)先進(jìn)制程的繼續發(fā)展。這些晶圓廠(chǎng)與EDA企業(yè)之間的合作，推動(dòng)了先進(jìn)制程的進(jìn)步。從整體上看，當先進(jìn)制程進(jìn)入到14nm/7nm時(shí)代后，EDA工具的引入可以縮短研發(fā)周期，尤其是針對后端設計制造工具的更新，EDA起到了至關(guān)重要的作用。EDA
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恩智浦為AI注入理解力
- 人工智能（AI）的例子無(wú)處不在。我們對于A(yíng)I的使用可能超出想象，并且在許多方面將這種使用視為理所當然。智能手機助手就是一個(gè)很好的例子，盡管我們可能并不認為這與AI有關(guān)。許多場(chǎng)景中，我們已經(jīng)習慣于與Siri或Google Assistant的互動(dòng)。面部識別也已成為新一代智能手機的標準解鎖功能。機器學(xué)習屬于A(yíng)I的一個(gè)子集，原理是通過(guò)訓練基于計算機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型來(lái)識別給定的模型或聲音。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )完成訓練后，就可以推理出結果。例如，如果我們用數百張狗和貓的圖像訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，那么它應該能夠正確地識別圖片中是狗還是貓
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蘋(píng)果收購機器學(xué)習公司Inductiv以改善Siri數據
- 據外媒報道，蘋(píng)果已收購機器學(xué)習創(chuàng )業(yè)公司Inductiv，該公司開(kāi)發(fā)的人工智能技術(shù)可用于識別和糾正數據集中的錯誤。Inductiv的工程團隊近幾周已加入蘋(píng)果，參與包括Siri、機器學(xué)習和數據科學(xué)在內的多個(gè)項目。對于這筆收購，蘋(píng)果給出了慣用的聲明，即蘋(píng)果“不時(shí)收購規模較小的科技公司，我們通常不討論目的或計劃”。Inductiv是由斯坦福大學(xué)、滑鐵盧大學(xué)和威斯康星大學(xué)的幾名教授創(chuàng )立的。Inductiv的技術(shù)利用人工智能自動(dòng)識別和糾正數據集中的錯誤?！案蓛舻摹睌祿瘜τ跈C器學(xué)習非常重要。機器學(xué)習是一類(lèi)熱門(mén)的人工智
- 關(guān)鍵字： 蘋(píng)果 機器學(xué)習 Inductiv Siri
“AI自動(dòng)提取特征”的簡(jiǎn)易范例*
- 高煥堂?（臺灣銘傳大學(xué)、長(cháng)庚大學(xué)?教授）0 引言在人與AI之間，最典型的協(xié)同合作模式是：由人們去觀(guān)察而萃取特征，然后AI依據該特征進(jìn)行分類(lèi)，這稱(chēng)為：人工提取特征。此外還有進(jìn)一步的合作模式：讓AI自己來(lái)學(xué)習萃取特征，并且進(jìn)行分類(lèi)。這稱(chēng)為：自動(dòng)提取特征。本文將借由很簡(jiǎn)單的范例來(lái)展示“自動(dòng)提取特征”，以便充分發(fā)揮各種AI模型的特色，來(lái)促進(jìn)特征提取的效率?！ ? 人工提取特征 1.1 機器學(xué)習 由于人人對于周遭的現象(或事)都具有觀(guān)察、分類(lèi)和萃取特征的天賦，所以人人都可以把這項智能和能力傳授給AI。其中，
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對人臉識別的11個(gè)誤解
- 過(guò)去十年內，隨著(zhù)我們在人工智能領(lǐng)域取得長(cháng)足進(jìn)步，我們能夠為嵌入式系統增加一些先進(jìn)功能，例如人臉識別。雖然人臉識別能夠帶來(lái)諸多好處，但人們有時(shí)仍然認為它的使用存在問(wèn)題，甚至充滿(mǎn)了爭議。事實(shí)究竟如何？在本文中，我們將澄清一些對人臉識別的誤解。?1) 人臉識別的成本非常昂貴?人們會(huì )覺(jué)得要讓計算機能夠識別人臉，解決方案必須采用高端硬件。畢竟，自21世紀前十年中期以來(lái)，深度學(xué)習算法在圖像分類(lèi)方面的突破都利用了圖形處理單元(GPU)的強大處理能力，這些單元通常在緊耦合集群中使用。但對于嵌入式系統（
- 關(guān)鍵字： 人臉識別 機器學(xué)習
機器學(xué)習的知識產(chǎn)權問(wèn)題
- 機器學(xué)習的知識產(chǎn)權問(wèn)題假設一家公司主要生產(chǎn)對于客戶(hù)的業(yè)務(wù)運營(yíng)至關(guān)重要的設備。為了避免發(fā)生故障而對這些客戶(hù)產(chǎn)生重大影響，這家公司使用機器學(xué)習模型來(lái)做出預防性維護決策。為了構建這種模型，公司花費了大量時(shí)間、金錢(qián)和精力。但是，客戶(hù)可以復制這個(gè)知識產(chǎn)權來(lái)自行進(jìn)行維護，這樣就不必繼續支付維護合同的費用。同時(shí)，競爭對手也可能會(huì )直接復制模型來(lái)獲取利益，而不是投資構建自己的模型。本白皮書(shū)探討了機器學(xué)習模型的哪些方面將受到知識產(chǎn)權法律的保護。要構建用于維護的機器學(xué)習（ML）模型，必須收集并標記正確的訓練集，選擇正確的架構和
- 關(guān)鍵字： 機器學(xué)習 知識產(chǎn)權
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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