機器學(xué)習(xí) 文章 最新資訊
Gartner發(fā)布影響數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)未來方向的重要趨勢
- Gartner今日發(fā)布了影響數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)（DSML）未來方向的重要趨勢。隨著DSML行業(yè)的快速發(fā)展和演變，數(shù)據(jù)對于人工智能（AI）開發(fā)與運用的重要性日益提高，尤其是投資重點也正轉(zhuǎn)向生成式人工智能領(lǐng)域。 Gartner研究總監(jiān)Peter Krensky表示：“隨著機器學(xué)習(xí)在各個行業(yè)的應(yīng)用持續(xù)快速擴大，DSML也正從單純側(cè)重于預(yù)測模型轉(zhuǎn)向更加普及化、動態(tài)化和以數(shù)據(jù)為中心的技術(shù)領(lǐng)域，而且生成式人工智能（AI）的熱潮也助推了這一趨勢。盡管潛在風(fēng)險不斷出現(xiàn)，但面向數(shù)據(jù)科學(xué)家及其組織的新功能和用例也層
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件轉(zhuǎn)換：什么是機器學(xué)習(xí)？——第三部分
- 摘要本系列文章由三部分組成，主要探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識別和對象分類。作為系列文章的第三部分，本文重點解釋如何使用硬件轉(zhuǎn)換卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，并特別介紹使用帶CNN硬件加速器的人工智能(AI)微控制器在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)邊緣實現(xiàn)人工智能應(yīng)用所帶來的好處。系列文章的前兩篇文章為《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機器學(xué)習(xí)？——第一部分》和《訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機器學(xué)習(xí)？——第二部分》。 簡介AI應(yīng)用通常需要消耗大量能源，并以服務(wù)器農(nóng)場或昂貴的現(xiàn)場可編程門陣列(FPG
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使用多層感知器進行機器學(xué)習(xí)
- 到目前為止，我們關(guān)注的是單層感知器，它由一個輸入層和一個輸出層組成。您可能還記得，我們使用術(shù)語“單層”是因為此配置僅包括一層計算活動節(jié)點，即通過求和然后應(yīng)用激活函數(shù)來修改數(shù)據(jù)的節(jié)點。輸入層中的節(jié)點只是分發(fā)數(shù)據(jù)。到目前為止，我們關(guān)注的是單層感知器，它由一個輸入層和一個輸出層組成。您可能還記得，我們使用術(shù)語“單層”是因為此配置僅包括一層計算活動節(jié)點，即通過求和然后應(yīng)用激活函數(shù)來修改數(shù)據(jù)的節(jié)點。輸入層中的節(jié)點只是分發(fā)數(shù)據(jù)。單層感知器在概念上很簡單，訓(xùn)練過程非常簡單。不幸的是，它不提供我們復(fù)雜的、現(xiàn)實生活中的應(yīng)用
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如何通過人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)應(yīng)對零售勞動力和執(zhí)行方面的挑戰(zhàn)
- 今年以來國內(nèi)消費持續(xù)恢復(fù)，國內(nèi)零售市場呈穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢，而商務(wù)部也將2023年定為“消費提振年”，消費的基礎(chǔ)性作用被進一步強調(diào)。面對不斷增長的需求，零售團隊人員數(shù)量及具體運營執(zhí)行是否能及時匹配，正成為零售商們不得不面臨的挑戰(zhàn)。零售團隊人員的短缺將使商店難以正常運營。當(dāng)商店經(jīng)理的人數(shù)捉襟見肘時，他們可能沒有時間對員工進行新技能培訓(xùn)，幫助員工提高現(xiàn)有的技能組合，或者弄清楚如何以更佳的方式在商店中利用其技能。商店經(jīng)理也可能難以對已有員工進行有效的安排。鑒于如今客戶和員工的期望之高前所未有，因此很難追蹤每位團隊成員
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機器學(xué)習(xí)在半導(dǎo)體制造中的重要性提升
- 本文討論機器學(xué)習(xí) (ML) 與半導(dǎo)體制造之間的關(guān)系，特別是 ML 算法和模型在半導(dǎo)體制造過程中的應(yīng)用。
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訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機器學(xué)習(xí)？——第二部分
- 本文是系列文章的第二部分，重點介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識別和對象分類。在第一部分文章《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機器學(xué)習(xí)？——第一部分》中，我們比較了在微控制器中運行經(jīng)典線性規(guī)劃程序與運行CNN的區(qū)別，并展示了CNN的優(yōu)勢。我們還探討了CIFAR網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以對圖像中的貓、房子或自行車等對象進行分類，還可以執(zhí)行簡單的語音識別。本文重點解釋如何訓(xùn)練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以解決實際問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程本系列文章的第一部分討論的CIFAR網(wǎng)絡(luò)由不同層的神經(jīng)元組成。如圖1所示，32 ×
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機器學(xué)習(xí)？——第一部分
- 隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應(yīng)用。本系列文章基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強大工具，例如識別音頻信號或圖像信號中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。本文討論了CNN相對于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢，后續(xù)文章《訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機器學(xué)習(xí)？——第二部分》將討論如何訓(xùn)練CNN模型，系列文章的第三部分將討論一個特定用例，并使用專門的AI微控制器對模型進行測試。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由神
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AI也需休息？研究稱AI“睡眠”后學(xué)習(xí)力大增
- AI（人工智能）可以說是目前的熱點領(lǐng)域，從工廠的機器人，到支付時的人臉識別，生活處處都充斥著AI的影子。人們通常認為，AI可以不知疲倦，無時無刻地工作。 但其有一個致命缺點，當(dāng)學(xué)習(xí)了新知識后，會把之前學(xué)習(xí)的知識忘記，這種現(xiàn)象稱為“災(zāi)難性遺忘”。近日，美國加州大學(xué)圣地亞哥醫(yī)學(xué)院的研究發(fā)現(xiàn)，通過讓一種新型的超級AI模仿人類睡眠，離線一段時間后，AI的“災(zāi)難性遺忘”會得到緩解。 AI在“睡眠”后，就能像人腦一樣，回憶過去，而不需用舊的數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練。據(jù)了解，人腦中的記憶是由突觸重量的模式表示的
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基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多模型故障診斷
- 摘 要：故障通常特指某個系統(tǒng)或某個運行過程的一系列相關(guān)參數(shù)喪失了規(guī)定性能的狀態(tài)，或者在特定場景下 控制指標(biāo)出現(xiàn)了偏差。故障不可避免，故障影響了電力系統(tǒng)正常安全穩(wěn)定運行。為此迫切需要快速識別診斷故 障。本文基于數(shù)據(jù)驅(qū)動算法，詳細對比分析了多種基于機器學(xué)習(xí)主流模型故障診斷的方法，并通過實例驗證了 模型的有效性以及優(yōu)越性，對模型的選擇具有重要參考意義。關(guān)鍵詞：故障識別；機器學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)驅(qū)動0 引言被控系統(tǒng)處于非正常運行情況時，若能夠采用某種 技術(shù)快速實時在線檢測故障并且能基于先進定位技術(shù)判 別故障點準(zhǔn)確
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意法半導(dǎo)體嵌入式 AI 解決方案增加簡化機器學(xué)習(xí)開發(fā)的高級功能
- 2022 年 11 月 15 日，中國——為了擴大開發(fā)工具的功能，加快嵌入式人工智能 (AI) 和機器學(xué)習(xí) (ML) 開發(fā)項目，意法半導(dǎo)體發(fā)布了NanoEdge AI Studio 和 STM32Cube.AI.的升級版本。這兩個開發(fā)工具有助于把人工智能和機器學(xué)習(xí)遷移到應(yīng)用邊緣設(shè)備。遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣后，人工智能和機器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢非常突出，包括原生隱私保護、確定性實時響應(yīng)、更高可靠性和更低功耗。NanoEdge AI Studio 是一個自動化的機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具，適合不需要開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用項目。該工具需要與S
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聯(lián)發(fā)科芯片設(shè)計 導(dǎo)入機器學(xué)習(xí)
- 聯(lián)發(fā)科長期投入前瞻領(lǐng)域研究，近期再傳突破性成果。聯(lián)發(fā)科宣布，將機器學(xué)習(xí)導(dǎo)入芯片設(shè)計，運用強化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）讓機器透過自我不斷探索和學(xué)習(xí)，預(yù)測出芯片中最佳電路區(qū)塊的位置（location）與形狀（shape），將大幅縮短開發(fā)時間并建構(gòu)更強大性能的芯片，成為改變游戲規(guī)則的重大突破。聯(lián)發(fā)科表示，該技術(shù)將于11月于臺灣舉辦的IEEE亞洲固態(tài)電路研討會A-SSCC（Asian Solid-State Circuits Conference）發(fā)表，同步也將申請國際專利。聯(lián)發(fā)科指出
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移動算法 而非巨量數(shù)據(jù)
- 機器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進步使我們能夠處理越來越大量儲存資料。傳統(tǒng)方法是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿惴ㄔO(shè)備，但是這種移動巨量數(shù)據(jù)（高達 1 PB）以供可能只有幾十兆位元算法來進行處理真的有意義嗎？因此，在靠近數(shù)據(jù)儲存位置處理數(shù)據(jù)的想法引起了很多關(guān)注。本文研究了計算儲存理論和實踐，以及如何使用計算儲存處理器 (CSP) 為許多計算密集型任務(wù)提供硬件加速和更高性能，而不會給主機處理器帶來大量負擔(dān)。數(shù)據(jù)集崛起近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在汽車、工業(yè)、安全和消費等應(yīng)用中使用顯著增加。基于邊緣物聯(lián)網(wǎng)傳感器通常只處理少量數(shù)據(jù)，因此所使用算法占用很
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安富利：在機器學(xué)習(xí)中取得領(lǐng)先地位
- 機器學(xué)習(xí)是改變世界的最新技術(shù)。過去配合云端使用的算法現(xiàn)在已經(jīng)擴展到邊緣運算。應(yīng)用包括了監(jiān)控、先進駕駛輔助系統(tǒng)ADAS、機器人和數(shù)據(jù)中心。開發(fā)人員正在尋找可快速及輕松地部署復(fù)雜系統(tǒng)的方法。 對于邊緣網(wǎng)絡(luò)上的機器學(xué)習(xí)，Xilinx提供了延遲、功耗、成本、靈活性、可擴展性和上市時間之間的最佳權(quán)衡。其軟件定義的系統(tǒng)單芯片(SDSoC)允許無縫整合硬件和軟件、自動化內(nèi)存分配、快取管理、DMA和裝置互動。SDx開發(fā)環(huán)境為項目建立，模擬，執(zhí)行和除錯提供了通用的基礎(chǔ)架構(gòu)，讓不同的嵌入式系統(tǒng)可輕松實行。 其結(jié)果是更
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安富利:物聯(lián)網(wǎng)和機器學(xué)習(xí)(ML)協(xié)同開發(fā)
- 物聯(lián)網(wǎng)裝置和支持ML的裝置日益成為我們?nèi)粘Ｉ钪械囊徊糠?。隨著這些裝置進入智能住宅中，就需要更多的專業(yè)知識來進行建構(gòu)和開發(fā)。ROS是一個開放原始碼的機器人開發(fā)平臺，使機器人技術(shù)的開發(fā)可以協(xié)作。與ROS整合的TurtleBot3在SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）、導(dǎo)航和操控中具備核心技術(shù)，所以適合在家庭服務(wù)機器人應(yīng)用中使用。 與TurtleBot3整合的Ultra96上的ROS具有多項功能，所以適用于物聯(lián)網(wǎng)裝置中的應(yīng)用。除了配備Xilinx MPSOC開發(fā)板Ultra96（Cortex A53、R5）之
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人臉識別的工作原理是什么？
- 什么是人臉識別？人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過處理視頻幀或數(shù)字圖像來驗證或識別一個人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術(shù)有幾種不同的工作方法，但是他們通常會將圖像中的面部特征與數(shù)據(jù)庫中的面部特征進行比較。人臉識別處理的4個步驟特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用來檢測人臉的標(biāo)簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開來。標(biāo)簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識別算法的工作流程任何人臉檢測和識別系統(tǒng)或軟件都繞不開人臉識別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：幾何方法側(cè)重于區(qū)分特征簡而言之就將
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機器學(xué)習(xí)介紹
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