?機器學(xué)習(xí) 文章 最新資訊
支持廣泛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的VIP8000處理器
- 機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理技術(shù)承載著嵌入式處理器下一個主要的市場機會。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測，全球在人工智能和機器學(xué)習(xí)方面的支出將從2016年的80億美元增長到2020年的470億美元。AI爆發(fā)式增長的背后有三個主要的驅(qū)動力：算法的快速演進(jìn)、強大的技術(shù)平臺以及大數(shù)據(jù)。AI日益無處不在，這就要求消費電子、汽車電子、工業(yè)4.0等終端產(chǎn)品具備實時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理、可靈活升級至最新最優(yōu)算法，以及從持續(xù)學(xué)習(xí)中收集有用信息的能力。
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Arm三大平臺助力建設(shè)開放式AI生態(tài)系統(tǒng)
- Arm關(guān)注到，目前移動終端用戶和行業(yè)伙伴均對機器學(xué)習(xí)能力極為看重，即使是入門級移動設(shè)備的消費者也希望自己的設(shè)備能夠具有人工智能，能夠輕松支持臉部識別、手勢識別，能夠享受顯著的美圖技術(shù)。Arm當(dāng)然對用戶的這一需求義不容辭，為此推出了全新的機器學(xué)習(xí)平臺Project Trillium。這是一套包括新的CPU、目標(biāo)檢測(OD)處理器、機器學(xué)習(xí)(ML)處理器的高度可擴(kuò)展的開放AI平臺，也支持第三方OD和ML處理單元。
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AI軍備賽之谷歌五年收購戰(zhàn)
- 2013年7月，谷歌收購了創(chuàng)業(yè)公司DNNresearch。這是一次典型的招聘式收購，谷歌收購之時，該司只有3個人，機器學(xué)習(xí)“大牛”Geoffrey Hinton 教授，以及他的兩個學(xué)生。之所以不是直接向三人下聘書，谷歌也是為了背靠多倫多大學(xué)計算機科學(xué)系科研平臺。 套用在中國提倡的一個概念“產(chǎn)學(xué)研”，谷歌這一次與DNNresearch的合作就是一次“產(chǎn)學(xué)研”的落地，大學(xué)的理論在實驗室實踐之后，最終的落地由谷歌來完成。收購?fù)瓿芍?/li>
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機器學(xué)習(xí)到底需要多少數(shù)據(jù)？可能并不是越多越好
- 機器學(xué)習(xí)中最值得問的一個問題是，到底需要多少數(shù)據(jù)才可以得到一個較好的模型?從理論角度，有Probably approximately correct (PAC) learning theory來描述在何種情況下，可以得到一個近似正確的模型。但從實用角度看，PAC的使用范圍還是比較局限的。所以今天我們主要想討論一個問題：到底如何定義有效數(shù)據(jù)量。 1. 數(shù)據(jù)的粒度(granularity) 數(shù)據(jù)的粒度可以理解為數(shù)據(jù)的細(xì)分程度，或者具體程度。舉
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數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)展緩慢 2018年這些公司成為最大贏家
- Gartner調(diào)查顯示，企業(yè)在數(shù)據(jù)和分析方面進(jìn)展緩慢。很少有組織能夠在“轉(zhuǎn)型”級別使用數(shù)據(jù)，并且接近Gartner調(diào)查的三分之二組織仍在考慮“企業(yè)報告，以處理他們最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)和分析應(yīng)用”。 Gartner副總裁Nick Heudecker提供了一些警示性建議：“機器學(xué)習(xí)和人工智能很容易被‘盜走’。但傳統(tǒng)形式的分析和商業(yè)智能仍然是組織當(dāng)今如何運作的關(guān)鍵部分，而這在短期內(nèi)不太可能改變。” 企業(yè)如何判
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重磅！Google發(fā)布機器學(xué)習(xí)速成課程?。?！
- 谷歌官方剛剛發(fā)布了機器學(xué)習(xí)速成課程!內(nèi)容涵蓋了機器學(xué)習(xí)相關(guān)概念以及機器學(xué)習(xí)工程知識，3月第一天!一起走進(jìn)機器學(xué)習(xí)的世界! 地址：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/ 機器學(xué)習(xí)速成班(MLCC)。 該課程基于Google的一門內(nèi)部課程演化而來，最初旨在幫助Google員工對AI和ML基礎(chǔ)知識有實踐式的了解，已有18,000名員工入學(xué)。 現(xiàn)在，Google正在通過“Lear
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流動計算與機器學(xué)習(xí)將全面釋放物聯(lián)網(wǎng)潛能
- 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)最初是脫胎于機對機(M2M)技術(shù)，如今不僅已被各行各業(yè)的企業(yè)機構(gòu)列為頭等大事，而且已經(jīng)好幾年了。盡管如此，這個概念距離達(dá)到成熟期還有很長的路要走。這條道路將技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會等諸多因素匯聚起來，共同創(chuàng)造新的數(shù)字化舞臺，服務(wù)于我們的生活、工作和娛樂。這是一個長遠(yuǎn)的愿景，我們目前僅僅只是走在旅程的起步階段?！ 【W(wǎng)絡(luò)化、智能化、自主化 大多數(shù)企業(yè)機構(gòu)都把物聯(lián)網(wǎng)看作是由多個階段構(gòu)成的整體。大致的思路都是先把設(shè)備連接起來，然后使它們智能化，最后使它們自主化。例如，自動駕駛汽車就是典型的自主化。早
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死亡和數(shù)據(jù)科學(xué)：看機器學(xué)習(xí)如何改善臨終關(guān)懷
- KenSci是一家為醫(yī)療行業(yè)開發(fā)機器學(xué)習(xí)風(fēng)險預(yù)測平臺的公司，該公司最近發(fā)表了一篇關(guān)于預(yù)測臨終死亡率并改善護(hù)理的論文。 這篇論文針對的是一個非常棘手的話題，對患者的最近六至十二個月內(nèi)的死亡風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，它已經(jīng)被人工智能促進(jìn)協(xié)會(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)接受。處于危急關(guān)頭的是，在個人生命最后一年的護(hù)理花費了2050億美元。但這不僅僅是成本的問題。以下內(nèi)容摘自《死亡與數(shù)據(jù)科學(xué)：預(yù)測生命的終結(jié)》(《Death
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2018年全球十大突破性技術(shù)是如何產(chǎn)生的？
- 《麻省理工科技評論》于近日揭曉2018 年“全球十大突破性技術(shù)”，這份全球新興科技領(lǐng)域的權(quán)威榜單至今已經(jīng)有 17 年的歷史。 1、給所有人的人工智能 AI for everyone 入選理由：將機器學(xué)習(xí)工具搬上云端，將有助于人工智能更廣泛的傳播 重大意義：目前，人工智能的應(yīng)用是受到少數(shù)幾家公司統(tǒng)治的。但其一旦與云技術(shù)相結(jié)合，那它將可以對許多人變得觸手可及，從而實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的爆發(fā)式增長。 主要研究者：Google,亞馬遜，阿里云，騰訊云，百度云，金山云，京東云
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機器學(xué)習(xí)給制造業(yè)帶來巨大變革
- 科技進(jìn)步不斷推動人類生產(chǎn)力的提升，從傳統(tǒng)的手工制造到自動化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的生產(chǎn)。今天新一代信息技術(shù)帶來了許多變化，人工智能逐漸應(yīng)用到工業(yè)制造等多個領(lǐng)域中去，并驅(qū)動了巨大的經(jīng)濟(jì)價值。 傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力，通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報。然而，今天的市場變得越來越多樣化，消費者的需求在不斷變化，要求工廠有快速生產(chǎn)出不同型號產(chǎn)品的能力。 自動化和機器換人解決了勞動力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生產(chǎn)要求還是達(dá)不到。實現(xiàn)更高效率的生產(chǎn)需要通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工
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機器學(xué)習(xí)給制造業(yè)帶來巨大變革
- 科技進(jìn)步不斷推動人類生產(chǎn)力的提升，傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力，通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報。采用機器學(xué)習(xí)改進(jìn)生產(chǎn)系統(tǒng)，有利于企業(yè)提升業(yè)績效率。
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方案及發(fā)展大潮
- 以第四次工業(yè)革命為代表的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)正在發(fā)生。感知、測量、解讀、工業(yè)通信、網(wǎng)絡(luò)安全和邊緣計算(從簡單數(shù)據(jù)優(yōu)化到機器學(xué)習(xí))等都將圍繞IoT與IT的大融合而發(fā)生演化或變革。
- 關(guān)鍵字： IIoT 機器學(xué)習(xí) 傳感器 201803
用于邊緣設(shè)備的AI為設(shè)備制造商營造機會
- 在持續(xù)完善機器學(xué)習(xí)模型和訓(xùn)練過程中，各種個人設(shè)備(如：移動設(shè)備、汽車和物聯(lián)網(wǎng))發(fā)揮著不可或缺的作用。著重闡述了個人設(shè)備在優(yōu)化深度學(xué)習(xí)架構(gòu)中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。
- 關(guān)鍵字： AI 機器學(xué)習(xí) 邊緣設(shè)備 個人設(shè)備 201803
Arm公布Project Trillium提供業(yè)界最具擴(kuò)展性、應(yīng)用范圍最廣的機器學(xué)習(xí)計算平臺
- Arm公司近期宣布了其Project Trillium項目，這是一套包括新的高度可擴(kuò)展處理器的Arm IP組合，這些產(chǎn)品可以提供增強的機器學(xué)習(xí)(ML)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)功能。當(dāng)前的技術(shù)產(chǎn)品主要針對移動設(shè)備市場，將讓全新的搭載機器學(xué)習(xí)功能的設(shè)備具有先進(jìn)的計算能力，包括最先進(jìn)的目標(biāo)檢測功能?！ rm IP 產(chǎn)品事業(yè)部總裁 Rene Haas 表示：“隨著人工智能快速部署到終端設(shè)備，大量提升計算需求的同時，也要求保持出色的能效表現(xiàn)。&n
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2018 NI趨勢展望報告
- 我們進(jìn)入21世紀(jì)已近20年，從自主學(xué)習(xí)機器人、價格不再遙不可及的基組測序、到無處不在的數(shù)據(jù)存儲，不可否認(rèn)，技術(shù)的發(fā)展從未如此之快。以此速度面向未來，我們是時候?qū)徤魉伎嘉覀儗⑷ハ蚝畏?、我們該如何到達(dá)。
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?機器學(xué)習(xí)介紹
您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條?機器學(xué)習(xí)!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對?機器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索?機器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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