偏見是指個人對他人或其他群體所持有的缺乏充分事實依據的認識和態度，而機器學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數據集不全面引起的。機器學習算法在訓練中嚴格按照其數學構造和數據執行任務，準確完成人類所輸入的內容，因此，機器學習模型的偏差通常是由設計和收集相關數據的人的“偏見”造成的。 數據科學家在構建算法并對機器學習進行訓練時，源自其本身某種程度的偏見會不可避免地蔓延到AI模型中，比較幸運的是，機器學習的偏差能夠被檢測和規避。不過，相關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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機器學習
機器學習定義：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(一個程序從經驗E中學習解決任務T進行某一任務量度P，通過P測量在T的表現而提高經驗E(另一種定義
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機器學習 監督學習 無監督學習
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多媒體會議上，推出一種使用機器學習來標注圖片界面，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。 由于現代基于深度學習電腦視覺模型的性能，取決標簽訓練資料的多少，越大的資料庫將能讓機器學習有更好的表現。Google在許多深度學習的研究都一再提到，高品質的訓練資料取得并不容易，而這個問題已經成為發展電腦視覺的主要瓶頸，對于諸如自動駕駛、機器人或是圖片搜尋等這類以像素為辨識基礎的工
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谷歌，機器學習
據科技日報報道，英國《自然·醫學》雜志23日在線發表了一項人工智能與醫學研究：英國科學家報告了一個名為“AI臨床醫生”(AI Clinician)的學習智能體。“AI臨床醫生”通過強化學習，能幫助人類醫生改進實時決策，在全球范圍內提高敗血癥的治療效果，進而每年挽救萬千條生命。 敗血癥是一種嚴重威脅生命的疾病，患者機體對炎癥感染產生極端反應，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，目前的臨床實踐尚未達到
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機器學習
美光科技公司今天在愛達荷州議會大廈前舉辦慶典，歡慶公司成立 40 周年。美光在全球的辦事機構舉辦了多場慶祝活動。 美光科技于40 年前在美國博伊西成立，從一家初創公司逐步發展成為全球第四大半導體公司，擁有業界最廣泛的存儲解決方案組合。如今，美光在世界 17 個國家/地區擁有 34000 多名員工。在發展過程中，美光科技貢獻了近 40000 項專利，其對創新的追求推動著公司不斷發展壯大。過去 40 年間，美光的高性能存儲解決方案助力各種終端應用(如個人計算、智能手機、網絡和云計算)實現了多項更廣泛的技
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美光科技 機器學習 自動駕駛
恩智浦面向重點應用領域推出的eIQ邊緣智能軟件環境和可自定義的系統級解決方案，邊緣節點開發人員如今可利用數學升級來推動云上機器學習(ML)的歷史性發展。 eIQ軟件環境包括構建和優化云訓練ML模型所需的工具，可在工業、物聯網(IoT)和汽車應用等各領域資源受限的邊緣設備中高效運行。一鍵式完成生產的解決方案專門面向語音、視覺和異常檢測應用領域。通過節省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬家產品需要機器學習功能的客戶得償所愿。 恩智浦資深副總裁兼微控制器業務總經理Geoff Lees表示：“我
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恩智浦 機器學習
借助恩智浦面向重點應用領域推出的eIQ邊緣智能軟件環境和可自定義的系統級解決方案，邊緣節點開發人員如今可利用數學升級來推動云上機器學習(ML)的歷史性發展。 eIQ軟件環境包括構建和優化云訓練ML模型所需的工具，可在工業、物聯網(IoT)和汽車應用等各領域資源受限的邊緣設備中高效運行。一鍵式完成生產的解決方案專門面向語音、視覺和異常檢測應用領域。通過節省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬家產品需要機器學習功能的客戶得償所愿。 恩智浦資深副總裁兼微控制器業務總經理Geoff Lees表示：
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恩智浦 機器學習
IDC報告顯示，預計機器學習工具和解決方案的企業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CIO已將機器學習視為業務加速的核心優先事項之一。本文重點介紹了2019年機器學習將如何繼續發展。 以下是億歐智庫為您帶來的精選分享： 機器學習的新用例即將出現 今年早些時候，美國陸軍宣布將使用定制的機器學習軟件工具用于戰斗車輛的預測性維護。換句話說，機器學習將能夠預測車輛可能需要何時以及何種類型的維修服務。另一個有趣的機器學習用例是根據之前股票收益的記錄預測
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機器學習 人工智能
如今已是2018年，人工智能比以往任何時候都更接近科幻小說。
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人工智能 機器學習
人工智能和機器學習一直以來都頗受企業關注，很多企業榨干腦汁的去思考怎樣從中受益，但實現路程依舊艱難。
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人工智能 機器學習
9月6日，以“AI賦能，驅動未來”為主題的2018中國人工智能峰會(CAIS 2018)在南京國際博覽會議中心成功召開。本次峰會匯聚了Leslie Valiant、吳恩達、周志華、李波等人工智能領域的多位頂級大咖以及京東、ARM、華為、小米、拜騰等企業代表。其中，2010年圖靈獎得主、英國皇家學會會士，美國科學院院士，哈佛大學教授Leslie Valiant帶來了主題為《Challenges for Machine Learning》的演講 。 Leslie Valiant在演講中說，人類在1950
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機器學習 人工智能
新思科技推出一種回歸模式加速器，其為基于人工智能(AI)最新形式的驗證應用。作為新思科技VC Formal?解決方案的組成部分，VC Formal采用頂尖的機器學習算法，將設計和驗證周期中的性能驗證速度提高10倍。此應用還可加速形式屬性驗證，以便后續運行實現更好的形式收斂。回歸模式加速器應用還能夠在每日回歸測試時顯著節省計算資源，以驗證復雜的芯片系統(SoC)設計，從而在過去無法實現的情況下運行形式驗證。 意法半導體研發設計經理David Vincenzoni表示，“作為領先的集成設備制造商，意法半
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新思科技 機器學習
前言：2018中國人工智能峰會即將在9月6日開啟，南京大學人工智能學院院長周志華教授受邀出席，并將在當日主論壇及AI人才教育高峰論壇發表相關演講。 近日來，各大高校陸陸續續迎來了自己的又一批“新鮮血液”。這之中，有一部分新生受到極大關注，他們身上帶有一個醒目的標簽——AI專業。 今年3月，南京大學宣布成立人工智能學院，由南京大學計算機系主任、歐洲科學院外籍院士、ACM/AAAI/IEEE/AAAS/IAPR會士周志華教授擔任院長，而南京大學也成為了國內首個成立人工智能學院的雙一流A類、C9類高校。
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AI 機器學習
智能化未來表面上似乎一切都在按部就班的進行，但背后也不乏暴露出很多問題。就像近期人工智能威脅論就引發了不少的言論激戰，揪其根源還是人工智能是否能夠有意識違背人類意愿操控事務的問題。
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人工智能 機器學習
8月20日，威盛電子承辦并攜手HTC共同贊助的第27屆中國兒童青少年計算機表演賽(以下簡稱“表演賽”)成果匯報及頒獎暨威盛人工智能科普教育戰略發布在北京航天航空大學體育館順利舉行。 第十屆全國人大副委員長、關工委主任、大賽名譽主席顧秀蓮;工業和信息化部電子信息司副司長吳勝武;全國人大常委會委員、監察和司法委員會副主任、臺盟中央常務副主席李鉞鋒;威盛集團董事長陳文琦等多位領導出席了活動。 吳勝武肯定了表演賽做出的成績 威盛集團董事長陳文琦則表示：作為華人高科技企業，威盛助力表演賽已經11年。自去年
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