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机器学习 文章

大规模机器学习框架的四重境界

  •   1. 背景  自从google发表著名的GFS、MR、BigTable三篇paper以后,互联网正式迎来了大数据时代。大数据的显著特点是大,哪里都大的大。本篇主要针对volume大的数据时,使用机器学习来进行数据处理过程中遇到的架构方面的问题做一个系统的梳理。  有了GFS我们有能力积累海量的数据样本,比如在线广告的曝光和点击数据,天然具有正负样本的特性,累积一两个月往往就能轻松获得百亿、千亿级的训练样本。这样海量的样本如何存储?用什么样的模型可以学习海量样本中有用的pattern?这些问题
  • 关键字: 机器学习  

有关机器学习每个人都应该了解的东西

  •   在过去的几个月中,我与很多的决策者交流了有关人工智能特别是机器学习方面的问题。其中有几名高管已经被投资者询问了有关他们在机器学习(Machine Learning)方面的战略,以及在哪些方面运用了机器学习。那么这个技术课题为什么突然会成为公司董事会讨论的话题呢?  计算机应该为人类解决问题。传统的方法是“编写”所需的程序,换句话说,就是我们教电脑问题解决的算法。该算法详细描述了解决问题的过程,就像食谱一样。很多任务都可以用算法来描述。例如,在小学里,我们学习了数字加法算法。当涉及到要快速、完
  • 关键字: 机器学习  

人工智能从寒冬到复兴:从神经网络到DNN

  •   谈AI的历史,需要谈谈很有名的AI寒冬。   第一次AI寒冬是在1975年左右。1956年,在达特茅斯会议之后,包括很多国家政府,美国国家科学基金会、军方,大家满怀希望投了很多钱。但是到1975年以后发生了几件事情,让AI进入了寒冬。   第一件事是,因为AI只能解决Toy domain(摆弄玩具一样的简单任务)。那个时候做语音,只有10个词汇;下象棋,大概是20个词汇;做视觉的人,都不能辨认出一个椅子。第二件事情,1956年美国打越战,还有石油危机,所以经济也不是那么好;还有一个很有名的英国学者
  • 关键字: 人工智能  机器学习  

机器学习大行其道 Google、英特尔相继推出AI芯片

  •   Google、英特尔(Intel)、NVIDIA针对人工智能应用推出的最新芯片,都号称能提供极高的运算速度及准确度。除此之外,有鉴于一般客户很难快速掌握市面上各种不同的软硬件选项,ARM、超微(AMD)、亚马逊(Amazon)、Facebook的新产品于是以此为诉求,希望能使模组与各个芯片的结合达到最佳化。   根据TheRegister报导,GooglePixel2搭载的协同处理器PixelVisualCore,是Google第一款智能手机芯片,并且是专为执行Pixel2的影像处理机器学习软件所设
  • 关键字: 机器学习  NVIDIA  

机器学习迈入无需人类指导阶段:人机协作渐成趋势

  • 随着机器学习技术的更新迭代,机器人与人类的共同协作将使得人工智能的应用领域逐步扩大。
  • 关键字: 机器学习  人工智能  

一文汇总大数据四大方面十五大关键技术

  • 一文汇总大数据四大方面十五大关键技术-本文针对大数据的关键技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析挖掘四大方面的15大关键技术进行梳理和汇总。
  • 关键字: 大数据  MPP架构  机器学习  

干货:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比

  • 干货:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比-本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。
  • 关键字: 深度学习  机器学习  人工智能  

了解基于FastCV视觉库的SVM机器学习算法

  • 了解基于FastCV视觉库的SVM机器学习算法-SVM是一种常用的机器学习算法,在人工智能、模式识别、图像识别等领域有着非常广泛的应用,本节将结合FastCV库提供的fcvSVMPredict2Classf32机器学习函数API,对SVM原理及用法进行介绍,为后续大家在使用FastCV进行图像识别类的应用开发提供参考。
  • 关键字: FastCV  SVM  机器学习  

自动驾驶技术有多热?三年全球投资超800亿美元

  •   北京时间10月18日晚间消息,美国知名研究机构“布鲁金斯研究院”(The Brookings institute)今日发布报告称,全球汽车厂商和科技公司已在自动驾驶领域投入了约800亿美元,但到目前为止仍没有一家明显的领先厂商。   自动驾驶汽车是目前的一大热点,福特汽车、通用汽车、苹果公司、特斯拉、黑莓、谷歌(Waymo)和百度等汽车厂商和科技公司都在研发相关技术。布鲁金斯研究院对2014年8月至2017年6月全球自动驾驶汽车研发领域的投资进行了统计,发现这三年的投资额就达
  • 关键字: 自动驾驶  机器学习  

机器学习算法的基本知识(使用Python和R代码)

  •   本篇 文章 是 原文 的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法)。文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪 代码 ,对于 初学者 有很大帮助,是一篇不错的 总结 文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题。  引言  Google 的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更 智能 ,更个性化。-Er
  • 关键字: 机器学习  Python  

相比GPU和GPP,FPGA是深度学习的未来?

  • 相比GPU和GPP,FPGA是深度学习的未来?-相比GPU和GPP,FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗,FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时,算法设计工具日渐成熟,如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来,FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势,从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。
  • 关键字: 机器学习  FPGA  GPU  GPP  

基于FPGA加速机器学习算法

  • 基于FPGA加速机器学习算法-AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用,非常适合使用FPGA来实现。上个月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师) 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
  • 关键字: 机器学习  FPGA  

阿里成立达摩院 :为未来科技创新储备基础能力

  •   10月11日,在2017杭州·云栖大会上,阿里巴巴集团正式宣布成立 “达摩院”,聚焦研究量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等,涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域,为人类未来三十年科技创新储备基础能力。        此外,为保障未来达摩院的发展,马云宣布,未来3年内,阿里巴巴将在技术研发上的投入一千亿人民币在全球范围内寻找人才、投入技术、开拓未来。   会上
  • 关键字: 机器学习  芯片  

Python语言下的机器学习库

  •   Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。  当然,它也有些缺点;其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维(unix-minded)的人,你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点,这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品,但是使用正确的工具,我们可以工作得更高效,生产率更高。因此了解正确的工具,对你的工作领域是非常重要的。  这篇文章
  • 关键字: Python  机器学习  

机器学习、智能算法、视觉识别,你想要的AI热点都在这

  • 近年来,随着大数据等信息化技术的高速发展,人工智能技术已迎来发展的黄金时期。
  • 关键字: 机器学习  机器人  
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机器学习介绍

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