機器學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入機器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
每一個深鉆機器學(xué)習(xí)的人都會遇到這七大經(jīng)典問題
- 如果希望了解機器學(xué)習(xí)，或者已經(jīng)決定投身機器學(xué)習(xí)，你會第一時間找到各種教材進(jìn)行充電，同時在心中默認(rèn)：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動指南，認(rèn)真學(xué)習(xí)就能獲得快速提升。但實際情況是，你很可能已經(jīng)在走彎路。 科技發(fā)展很快，數(shù)據(jù)在指數(shù)級增長，環(huán)境也在指數(shù)級改變，因此很多時候教科書會跟不上時代的發(fā)展。有時，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結(jié)論背后的“所以然”，因此有些結(jié)論就會落后于時代。針對這個問題，第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵近日就在第四范式內(nèi)部分享上，向大家介紹了機器學(xué)習(xí)教材中的七個經(jīng)典
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全球AI發(fā)展戰(zhàn)略迥異 科技大廠各有所好
- 科技業(yè)界普遍認(rèn)為人工智能(AI)是未來明星產(chǎn)業(yè)，然而如何快速累積相關(guān)研發(fā)技術(shù)、擴充人才資源，在AI技術(shù)應(yīng)用多元而難以聚焦情形下，全球各國及科技巨頭對于AI領(lǐng)域的摸索重點，透露出對于AI潛在商機的戰(zhàn)略布局，近幾年某些特定技術(shù)領(lǐng)域的AI新創(chuàng)業(yè)者，更成為科技巨頭購并的主要對象。 大陸騰訊研究院近期發(fā)布《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》指出，大陸與美國各自著重的AI技術(shù)有所不同，美國的AI新創(chuàng)重視自然語言處理、機器學(xué)習(xí)應(yīng)用、機器視覺與圖像識別，相關(guān)新創(chuàng)公司分別達(dá)252、242及190家;至于大陸則以機
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德意志銀行CEO：將逐漸用AI替代人工
- 外媒ibtimes報道稱，既然員工像“機器人”般工作，那么德意志銀行行長John Cryan表示，可以削減“大量”員工。 首席執(zhí)行官John Cryan說：“隨著人造智能(AI)和自動化技術(shù)的興起，而且大量員工又似機器人般工作，那么對未來和正在工作于德意志銀行的員工來說，工作前景將不可避免地產(chǎn)生巨大改變。” 此前，《金融時報》(FT)于 9 月 6 日報道了法蘭克福的一次會議，證實了德意志銀行將不再需要擴招員工。但是，
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量子計算機將如何改變AI/機器學(xué)習(xí)/大數(shù)據(jù)
- 據(jù)福布斯雜志報道，我們每天能產(chǎn)生2.5EB(約合10億GB)數(shù)據(jù)，這相當(dāng)于25萬個美國國會圖書館或500萬臺筆記本電腦記錄的內(nèi)容。我們有32億個全球互聯(lián)網(wǎng)用戶，他們每分鐘在Pinterest上發(fā)布9722個Pin，在Twitter發(fā)布347222條消息，在Facebook上留下420萬個“點贊”，我們還通過拍照和視頻、保存文件、打開賬戶等行為產(chǎn)生其他大量數(shù)據(jù)。 我們正處于傳統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)處理能力的極限，而數(shù)據(jù)卻依然在不斷增長。雖然摩爾定律(Moore’s Law
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麥肯錫：機器學(xué)習(xí)僅僅是AI的解決方法之一
- 基于麥肯錫全球研究所對跨越10個國家，14個行業(yè)的3073名企業(yè)高管和160個AI使用案例的AI調(diào)查，以及一項獨立的數(shù)字研究項目，本文提出要想利用AI取得成功，CEO們需要知道10個要點。 人工智能的熱潮已經(jīng)滲透各行各業(yè)，對AI的投資正在增長，并且這些投資越來越多地來自技術(shù)領(lǐng)域之外的組織。利用AI獲得成功的案例也越來越多，例如亞馬遜通過使用AI驅(qū)動的倉儲機器人Kiva提高運作效率，通用電氣利用AI預(yù)測來維護其工業(yè)設(shè)備的運行，等等。 顯然，企業(yè)的CEO需要考慮AI對業(yè)務(wù)的影響，但AI在商業(yè)環(huán)
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如何搞定機器學(xué)習(xí)中的拉格朗日？看看這個乘子法與KKT條件大招
- 一 前置知識 拉格朗日乘子法是一種尋找多元函數(shù)在一組約束下的極值方法，通過引入拉格朗日乘子，可將有m個變量和n個約束條件的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為具有m+n個變量的無約束優(yōu)化問題。在介紹拉格朗日乘子法之前，先簡要的介紹一些前置知識,然后就拉格朗日乘子法談一下自己的理解。 1.梯度 梯度是一個與方向?qū)?shù)有關(guān)的概念，它是一個向量。在二元函數(shù)的情形，設(shè)函數(shù)f(x,y)在平面區(qū)域D內(nèi)具有一階連續(xù)偏導(dǎo)，則對于每一點P(x0,y0)∈D，都可以定義出一個向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
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數(shù)據(jù)重要性日增 可望帶動半導(dǎo)體成長契機
- 目前半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)正處于數(shù)據(jù)分析的中途點，除了大量數(shù)據(jù)已被產(chǎn)生及分析之外，新技術(shù)的開發(fā)也讓分析數(shù)據(jù)更有效率。不過，評論認(rèn)為，隨之而來的問題是如何進(jìn)一步利用數(shù)據(jù)，因此也可望激發(fā)更多實驗與投資潮出現(xiàn)，一舉推升半導(dǎo)體到新的成長階段。據(jù)SemiconductorEngineering報導(dǎo)，思科(Cisco)預(yù)估，2021年每年網(wǎng)路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB)，來到3.3ZB，而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來看，在2016年已增加51%，相對整體流量成長則僅有32%。評
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機器學(xué)習(xí)如何改變未來十年軟硬件
- 摩爾定律放緩，使得我們得以重新進(jìn)入“架構(gòu)的黃金年代”，見證各式各樣芯片和指令集的飛速發(fā)展。
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會變成什么樣，機器學(xué)習(xí)如何改變未來十年軟硬件
- 摩爾定律放緩，使得我們得以重新進(jìn)入“架構(gòu)的黃金年代”，見證各式各樣芯片和指令集的飛速發(fā)展。
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無人駕駛真正絆腳石是黑客 自動化造成失業(yè)恐惹眾怒
- 只需要幾次意外事故，就能阻止無人駕駛汽車的部署。這可能不會妨礙先進(jìn)的自動駕駛系統(tǒng)部署，但它很可能會對完全無人駕駛車輛的開發(fā)產(chǎn)生相當(dāng)大的威懾作用。
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Gartner發(fā)布2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線 提出未來十年驅(qū)動數(shù)字化業(yè)務(wù)的三大趨勢
- 全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner發(fā)布了2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies)，其中包含的各類新興科技技術(shù)揭示出未來五到十年內(nèi)可以幫助各企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代中生存并繁榮發(fā)展的三大顯著趨勢?！ ∵@三大趨勢為無處不在的人工智能(AI)、透明沉浸式體驗(transparently immersive experiences)和數(shù)字平臺(digital plat
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庫克：GPU 大躍進(jìn)催生機器學(xué)習(xí)，AI 將取代部分工作
- 印度媒體《TheHindu》8日報導(dǎo)，蘋果(AppleInc.)執(zhí)行長提姆庫克(TimCook)在受訪時表示，人工智能(AI)是非常強大的、它將會越來越接近人類的能力，未來在某個時間點，部分AI功能將會遠(yuǎn)優(yōu)于人類。他說，AI就像空氣一樣，看不到卻又無所不在，包括軟體、AppleTV、電子郵件、HomePod等蘋果研發(fā)團隊手上都有AI計劃案。 庫克指出，GPU跳躍式的進(jìn)展讓一年前辦不到的機器學(xué)習(xí)得以成真，而且未來5年還會有更多的進(jìn)展，這對擁有深厚芯片專業(yè)知識的蘋果來說將會是一大競爭優(yōu)勢。他還提到，
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半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)應(yīng)如何在大數(shù)據(jù)中淘金？
- 形形色色設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量時刻不停地飛速增長，如何利用每天產(chǎn)生的天文數(shù)字量級數(shù)據(jù)，成為科技業(yè)面臨的一道難題。
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谷歌也發(fā)布了Web前端機器學(xué)習(xí)庫，就叫deeplearn.js
- 在人工智能時代，不管是音箱、手機、汽車、app，自家產(chǎn)品沒有用上深度學(xué)習(xí)都不好意思跟別人打招呼;另外，谷歌和 Facebook 都分別在 TensorFlow 和 Caffe 2 里提出了在移動設(shè)備上運行機器學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)和相關(guān)支持，更優(yōu)秀的框架和更低的計算力要求確實是移動應(yīng)用開發(fā)者的福音。不過這還沒完，在瀏覽器上以 WebApp 的形式做模型推理甚至模型訓(xùn)練也有重要的開發(fā)和應(yīng)用需求。 以往大家對前端機器學(xué)習(xí)庫的關(guān)注度較低，不外乎人們認(rèn)為 JavaScript 運行速度低、應(yīng)用范圍窄、支持前端的
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人工智能沒那么簡單 這些誤解你有嗎？
- 對于AI基本概念的誤解，會使我們無法正視它，也有很多人在擔(dān)心AI技術(shù)一旦發(fā)展起來將會毀滅人類，進(jìn)而對AI很警惕，甚至排斥。
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