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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
機器學(xué)習的關(guān)鍵點(diǎn)是什么 數據量比算法還重要
- 機器學(xué)習算法可以通過(guò)概括示例來(lái)確定如何執行重要任務(wù)。手動(dòng)編程很難完成這樣的目標，所以機器學(xué)習通常是可行且成本有效的。隨著(zhù)更多數據的出現，可以解決更加雄心勃勃的問(wèn)題。因此，機器學(xué)習被廣泛應用于計算機真誠等領(lǐng)域。然而，開(kāi)發(fā)成功的機器學(xué)習應用程序需要大量的“黑色藝術(shù)”，這在教科書(shū)中很難找到?！ ?. 學(xué)習=表示+評價(jià)+優(yōu)化 所有的機器學(xué)習的算法通常包括三個(gè)組成部分： 表示：一個(gè)分類(lèi)器必須用計算機能夠處理的一些正式語(yǔ)言來(lái)表示。相反，為學(xué)習者選擇一種表示方式就等同于選擇一組可以學(xué)習的分類(lèi)器。這個(gè)集合被稱(chēng)為學(xué)
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“通過(guò)分析、人工智能和機器學(xué)習將媒體與娛樂(lè )（M&E）內容貨幣化”
- 隨著(zhù)時(shí)間的推移，世界各地的電影制片廠(chǎng)和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實(shí)還隱藏著(zhù)未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊含著(zhù)巨大的價(jià)值，或者可以作為大數據應用程序的一部分加以分析，從而為我們提供精確的預測、關(guān)聯(lián)分析，或為我們帶來(lái)期望的結果。為了得到最終結果，我們應該把這些內容用可靠且經(jīng)濟的方式存儲起來(lái)，確保萬(wàn)無(wú)一失。這樣才能通過(guò)數據分析、人工智能(AI)和機器學(xué)習(ML)開(kāi)啟貨幣化的道路。而媒體庫和分析平臺的構建，既可以在企業(yè)本地，也可以在云端完成，或著(zhù)由二者結合來(lái)完成?！ ∵x擇一個(gè)供應商購買(mǎi)
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深度：語(yǔ)音技術(shù)革命正在改變人類(lèi)的交流方式
- 無(wú)論是在醫療、旅游、還是商業(yè)活動(dòng)，以人工智能為代表的新技術(shù)正在徹底改變人與人之間的交流方式，并將打破身體、地域、國別、語(yǔ)種的各種限制。未來(lái)，我們的交流對象也將不再局限在人類(lèi)，可以是機器、可以是動(dòng)物。
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機器學(xué)習不斷接近人腦水平 AI圖像識別發(fā)展如何
- 過(guò)去十幾年，人類(lèi)可以說(shuō)是在機器智能面前節節退敗，屢敗屢戰，而多任務(wù)處理(multi-tasking)幾乎是為數不多可以讓人類(lèi)驕傲的事情了。人們可以同時(shí)打開(kāi)8個(gè)網(wǎng)站、數份文檔和一個(gè)交友軟件，即使正在專(zhuān)心處理其中一件事，只要突然收到一條回復或更新提醒，也能夠快速安排。對機器而言，要在同一時(shí)間完成這樣的任務(wù)顯然有點(diǎn)困難，因此，多任務(wù)處理一直被視為人類(lèi)獨有的技能點(diǎn)?！ ∪欢?，這個(gè)優(yōu)勢也將失去了?！ 〗鼛啄?，Alphago、視頻識別、指紋解鎖、圖片識別、語(yǔ)音轉文字、機器人看病等一系列事件，使我們深刻的感受到人工
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機器學(xué)習：亟須糾正的4大類(lèi)“偏差”
- 偏見(jiàn)是指個(gè)人對他人或其他群體所持有的缺乏充分事實(shí)依據的認識和態(tài)度，而機器學(xué)習中的偏差則是由缺乏足夠的特征和用于訓練模型的相關(guān)數據集不全面引起的。機器學(xué)習算法在訓練中嚴格按照其數學(xué)構造和數據執行任務(wù)，準確完成人類(lèi)所輸入的內容，因此，機器學(xué)習模型的偏差通常是由設計和收集相關(guān)數據的人的“偏見(jiàn)”造成的?！ 祿茖W(xué)家在構建算法并對機器學(xué)習進(jìn)行訓練時(shí)，源自其本身某種程度的偏見(jiàn)會(huì )不可避免地蔓延到AI模型中，比較幸運的是，機器學(xué)習的偏差能夠被檢測和規避。不過(guò)，相關(guān)的研究人員仍需保持警惕。本文總結了需要了解和防范的4
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你想要的機器學(xué)習課程筆記在這：主要討論監督學(xué)習和無(wú)監督學(xué)習
- 機器學(xué)習定義：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E(一個(gè)程序從經(jīng)驗E中學(xué)習解決任務(wù)T進(jìn)行某一任務(wù)量度P，通過(guò)P測量在T的表現而提高經(jīng)驗E(另一種定義
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谷歌推機器學(xué)習標注圖片中物體界面 整體速度提高3倍
- 10月24日上午消息，據中國臺灣地區媒體iThome.com.tw報道，Google在2018 ACM多媒體會(huì )議上，推出一種使用機器學(xué)習來(lái)標注圖片界面，讓使用者快速為圖片中物體標記出輪廓以及標簽，提高整體標記速度達三倍?！ ∮捎诂F代基于深度學(xué)習電腦視覺(jué)模型的性能，取決標簽訓練資料的多少，越大的資料庫將能讓機器學(xué)習有更好的表現。Google在許多深度學(xué)習的研究都一再提到，高品質(zhì)的訓練資料取得并不容易，而這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)成為發(fā)展電腦視覺(jué)的主要瓶頸，對于諸如自動(dòng)駕駛、機器人或是圖片搜尋等這類(lèi)以像素為辨識基礎的工
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“AI臨床醫生”學(xué)習智能體問(wèn)世
- 據科技日報報道，英國《自然·醫學(xué)》雜志23日在線(xiàn)發(fā)表了一項人工智能與醫學(xué)研究：英國科學(xué)家報告了一個(gè)名為“AI臨床醫生”(AI Clinician)的學(xué)習智能體?！癆I臨床醫生”通過(guò)強化學(xué)習，能幫助人類(lèi)醫生改進(jìn)實(shí)時(shí)決策，在全球范圍內提高敗血癥的治療效果，進(jìn)而每年挽救萬(wàn)千條生命?！ ⊙Y是一種嚴重威脅生命的疾病，患者機體對炎癥感染產(chǎn)生極端反應，導致組織和器官受損。敗血癥是全球第三大死亡原因和醫院內死亡的主要原因。治療敗血癥的關(guān)鍵是正確施用注射液和藥物，以幫助病人維持血壓穩定。但是，目前的臨床實(shí)踐尚未達到
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美光科技慶祝成立40 周年，領(lǐng)先與創(chuàng )新的腳步永不停歇
- 美光科技公司今天在愛(ài)達荷州議會(huì )大廈前舉辦慶典，歡慶公司成立 40 周年。美光在全球的辦事機構舉辦了多場(chǎng)慶?；顒?dòng)?！ ∶拦饪萍加?0 年前在美國博伊西成立，從一家初創(chuàng )公司逐步發(fā)展成為全球第四大半導體公司，擁有業(yè)界最廣泛的存儲解決方案組合。如今，美光在世界 17 個(gè)國家/地區擁有 34000 多名員工。在發(fā)展過(guò)程中，美光科技貢獻了近 40000 項專(zhuān)利，其對創(chuàng )新的追求推動(dòng)著(zhù)公司不斷發(fā)展壯大。過(guò)去 40 年間，美光的高性能存儲解決方案助力各種終端應用(如個(gè)人計算、智能手機、網(wǎng)絡(luò )和云計算)實(shí)現了多項更廣泛的技
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恩智浦引領(lǐng)發(fā)展——邊緣設備機器學(xué)習
- 恩智浦面向重點(diǎn)應用領(lǐng)域推出的eIQ邊緣智能軟件環(huán)境和可自定義的系統級解決方案，邊緣節點(diǎn)開(kāi)發(fā)人員如今可利用數學(xué)升級來(lái)推動(dòng)云上機器學(xué)習(ML)的歷史性發(fā)展?！ IQ軟件環(huán)境包括構建和優(yōu)化云訓練ML模型所需的工具，可在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和汽車(chē)應用等各領(lǐng)域資源受限的邊緣設備中高效運行。一鍵式完成生產(chǎn)的解決方案專(zhuān)門(mén)面向語(yǔ)音、視覺(jué)和異常檢測應用領(lǐng)域。通過(guò)節省成為ML專(zhuān)家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬(wàn)家產(chǎn)品需要機器學(xué)習功能的客戶(hù)得償所愿?！ 《髦瞧仲Y深副總裁兼微控制器業(yè)務(wù)總經(jīng)理Geoff Lees表示：“我
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恩智浦引領(lǐng)邊緣設備機器學(xué)習
- 借助恩智浦面向重點(diǎn)應用領(lǐng)域推出的eIQ邊緣智能軟件環(huán)境和可自定義的系統級解決方案，邊緣節點(diǎn)開(kāi)發(fā)人員如今可利用數學(xué)升級來(lái)推動(dòng)云上機器學(xué)習(ML)的歷史性發(fā)展?！ IQ軟件環(huán)境包括構建和優(yōu)化云訓練ML模型所需的工具，可在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和汽車(chē)應用等各領(lǐng)域資源受限的邊緣設備中高效運行。一鍵式完成生產(chǎn)的解決方案專(zhuān)門(mén)面向語(yǔ)音、視覺(jué)和異常檢測應用領(lǐng)域。通過(guò)節省成為ML專(zhuān)家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬(wàn)家產(chǎn)品需要機器學(xué)習功能的客戶(hù)得償所愿?！ 《髦瞧仲Y深副總裁兼微控制器業(yè)務(wù)總經(jīng)理Geoff Lees表示：
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2019年機器學(xué)習：追蹤人工智能發(fā)展之路
- IDC報告顯示，預計機器學(xué)習工具和解決方案的企業(yè)級采用率將在本十年結束前達到65% - 并且支出將達到460億美元。平均而言，55%的企業(yè)CIO已將機器學(xué)習視為業(yè)務(wù)加速的核心優(yōu)先事項之一。本文重點(diǎn)介紹了2019年機器學(xué)習將如何繼續發(fā)展?！ ∫韵率莾|歐智庫為您帶來(lái)的精選分享： 機器學(xué)習的新用例即將出現 今年早些時(shí)候，美國陸軍宣布將使用定制的機器學(xué)習軟件工具用于戰斗車(chē)輛的預測性維護。換句話(huà)說(shuō)，機器學(xué)習將能夠預測車(chē)輛可能需要何時(shí)以及何種類(lèi)型的維修服務(wù)。另一個(gè)有趣的機器學(xué)習用例是根據之前股票收益的記錄預測
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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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