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机器学习 文章

AI军备赛之谷歌五年收购战

  •   2013年7月,谷歌收购了创业公司DNNresearch。这是一次典型的招聘式收购,谷歌收购之时,该司只有3个人,机器学习“大牛”Geoffrey Hinton 教授,以及他的两个学生。之所以不是直接向三人下聘书,谷歌也是为了背靠多伦多大学计算机科学系科研平台。   套用在中国提倡的一个概念“产学研”,谷歌这一次与DNNresearch的合作就是一次“产学研”的落地,大学的理论在实验室实践之后,最终的落地由谷歌来完成。收购完成之
  • 关键字: 深度学习  机器学习  

机器学习到底需要多少数据?可能并不是越多越好

  •   机器学习中最值得问的一个问题是,到底需要多少数据才可以得到一个较好的模型?从理论角度,有Probably approximately correct (PAC) learning theory来描述在何种情况下,可以得到一个近似正确的模型。但从实用角度看,PAC的使用范围还是比较局限的。所以今天我们主要想讨论一个问题:到底如何定义有效数据量。  1. 数据的粒度(granularity)  数据的粒度可以理解为数据的细分程度,或者具体程度。举
  • 关键字: 机器学习  

数据与机器学习领域进展缓慢 2018年这些公司成为最大赢家

  •   Gartner调查显示,企业在数据和分析方面进展缓慢。很少有组织能够在“转型”级别使用数据,并且接近Gartner调查的三分之二组织仍在考虑“企业报告,以处理他们最关键的数据和分析应用”。   Gartner副总裁Nick Heudecker提供了一些警示性建议:“机器学习和人工智能很容易被‘盗走’。但传统形式的分析和商业智能仍然是组织当今如何运作的关键部分,而这在短期内不太可能改变。”   企业如何判
  • 关键字: 机器学习  

重磅!Google发布机器学习速成课程!!!

  •   谷歌官方刚刚发布了机器学习速成课程!内容涵盖了机器学习相关概念以及机器学习工程知识,3月第一天!一起走进机器学习的世界!   地址:https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/        机器学习速成班(MLCC)。 该课程基于Google的一门内部课程演化而来,最初旨在帮助Google员工对AI和ML基础知识有实践式的了解,已有18,000名员工入学。 现在,Google正在通过“Lear
  • 关键字: Google  机器学习  

流动计算与机器学习将全面释放物联网潜能

  •   物联网(IoT)最初是脱胎于机对机(M2M)技术,如今不仅已被各行各业的企业机构列为头等大事,而且已经好几年了。尽管如此,这个概念距离达到成熟期还有很长的路要走。这条道路将技术、经济和社会等诸多因素汇聚起来,共同创造新的数字化舞台,服务于我们的生活、工作和娱乐。这是一个长远的愿景,我们目前仅仅只是走在旅程的起步阶段。  网络化、智能化、自主化  大多数企业机构都把物联网看作是由多个阶段构成的整体。大致的思路都是先把设备连接起来,然后使它们智能化,最后使它们自主化。例如,自动驾驶汽车就是典型的自主化。早
  • 关键字: 机器学习  物联网  

死亡和数据科学:看机器学习如何改善临终关怀

  •   KenSci是一家为医疗行业开发机器学习风险预测平台的公司,该公司最近发表了一篇关于预测临终死亡率并改善护理的论文。   这篇论文针对的是一个非常棘手的话题,对患者的最近六至十二个月内的死亡风险进行预测,它已经被人工智能促进协会(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)接受。处于危急关头的是,在个人生命最后一年的护理花费了2050亿美元。但这不仅仅是成本的问题。以下内容摘自《死亡与数据科学:预测生命的终结》(《Death
  • 关键字: 机器学习  

2018年全球十大突破性技术是如何产生的?

  •   《麻省理工科技评论》于近日揭晓2018 年“全球十大突破性技术”,这份全球新兴科技领域的权威榜单至今已经有 17 年的历史。   1、给所有人的人工智能 AI for everyone   入选理由:将机器学习工具搬上云端,将有助于人工智能更广泛的传播   重大意义:目前,人工智能的应用是受到少数几家公司统治的。但其一旦与云技术相结合,那它将可以对许多人变得触手可及,从而实现经济的爆发式增长。   主要研究者:Google,亚马逊,阿里云,腾讯云,百度云,金山云,京东云
  • 关键字: 机器学习  GAN  

机器学习给制造业带来巨大变革

  •   科技进步不断推动人类生产力的提升,从传统的手工制造到自动化、网络化和智能化的生产。今天新一代信息技术带来了许多变化,人工智能逐渐应用到工业制造等多个领域中去,并驱动了巨大的经济价值。   传统制造业依赖于廉价的劳动力,通过大批量生产的方式获取更高的回报。然而,今天的市场变得越来越多样化,消费者的需求在不断变化,要求工厂有快速生产出不同型号产品的能力。   自动化和机器换人解决了劳动力不足的问题,但想要满足今天小批量、多样化的生产要求还是达不到。实现更高效率的生产需要通过工业物联网、大数据分析和人工
  • 关键字: 机器学习  自动化  

机器学习给制造业带来巨大变革

  • 科技进步不断推动人类生产力的提升,传统制造业依赖于廉价的劳动力,通过大批量生产的方式获取更高的回报。采用机器学习改进生产系统,有利于企业提升业绩效率。
  • 关键字: 机器学习  

工业物联网技术方案及发展大潮

  • 以第四次工业革命为代表的工业物联网(IIoT)正在发生。感知、测量、解读、工业通信、网络安全和边缘计算(从简单数据优化到机器学习)等都将围绕IoT与IT的大融合而发生演化或变革。
  • 关键字: IIoT  机器学习  传感器  201803  

用于边缘设备的AI为设备制造商营造机会

  • 在持续完善机器学习模型和训练过程中,各种个人设备(如:移动设备、汽车和物联网)发挥着不可或缺的作用。着重阐述了个人设备在优化深度学习架构中发挥的关键作用。
  • 关键字: AI  机器学习  边缘设备  个人设备  201803  

Arm公布Project Trillium提供业界最具扩展性、应用范围最广的机器学习计算平台

  •   Arm公司近期宣布了其Project Trillium项目,这是一套包括新的高度可扩展处理器的Arm IP组合,这些产品可以提供增强的机器学习(ML)和神经网络(NN)功能。当前的技术产品主要针对移动设备市场,将让全新的搭载机器学习功能的设备具有先进的计算能力,包括最先进的目标检测功能。  Arm IP 产品事业部总裁 Rene Haas 表示:“随着人工智能快速部署到终端设备,大量提升计算需求的同时,也要求保持出色的能效表现。&n
  • 关键字: Arm  机器学习  

2018 NI趋势展望报告

  • 我们进入21世纪已近20年,从自主学习机器人、价格不再遥不可及的基组测序、到无处不在的数据存储,不可否认,技术的发展从未如此之快。以此速度面向未来,我们是时候审慎思考我们将去向何方、我们该如何到达。
  • 关键字: 机器学习,汽车  

机器视觉-今日洞察和未来展望

  •   为了比竞争对手更好地服务其目标客户,当今的嵌入式设计团队正在寻求机器学习(ML)和深度学习(DL)等新技术,以便在有限的资源下按时向市场开发和部署复杂的机器和设备。借助这些技术,团队可以使用数据驱动的方法构建复杂的单系统或多系统模型。 ML和DL算法不是使用基于物理学的模型来描述系统的行为,而是透过数据推断出系统的模型。 传统ML算法适用于处理数据量相对较小且问题的复杂度较低的情况。 但如果是像自动驾驶汽车这样的大数据问题呢? 解决这个挑战需要采用DL技术。&n
  • 关键字: 机器视觉  机器学习  

三个核心要素帮你应对机器学习挑战

  •   2016年,“机器学习”还只是被Gartner 视为一个“流行词”,到如今,它已发展成为几乎所有 IT 人士都在思考、探索或执行的一件事。毫无疑问,基于数据的分析和预测(机器从信息资源中学习,然后通知业务部门及其他部门并影响其行动)已经是当今迅速增长的最新、最热门的技术领域之一。但对于那些正在进入机器学习领域的参与者来说,理想和现实之间仍无法平衡;正如每个不断发展的新兴事业一样,基础设施之水既能载舟,亦能覆舟。  Gartner已经确定了三种主要的最佳实践,基础设施和运营
  • 关键字: 机器学习  人工智能  
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